我正在尝试写一个for语句来找到KNN中的最佳值k。不幸的是,我现在多次尝试我的代码片段,但它似乎没有计算出正确的值。你知道这句话出了什么问题吗?
# Tune the value of K using K-Fold Cross Validation
bestaccuracy = 0
bestaccuracy
n.folds <- 100
for (k in 1:n.folds) {
set.seed(1)
knn.cvac <- knn.cv(train= x.australian.stan, cl= y.australian, k=k)
knn.cvac.table <-
我正在尝试打印提供最高准确度的SVM模型的度数。我不能使用max (degree_matrix_name),因为它只会给我最高的测试学位数量。 x_axis_knn_array = []
y_axis_knn_array = []
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib as matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
for b in range (6, 71):
knnClassObj = KNeighborsClassifier(n_ne
我可以使用默认分类器(L2 -欧几里得距离)运行KNN分类器:
def L2(trainx, trainy, testx):
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# Create KNN Classifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
# Train the model using the training sets
knn.fit(trainx, trainy)
# Predict the response for
我使用knn对随机数据进行估计,并从向量中选择不同的k。每个knn返回一个长度为200的向量,我有13个k,所以我需要在for循环之前初始化一个13x200的向量。我想做一些像这样的事情
knn_train <- rep(0,1000)
但是对于一个多维的向量。
下面是我的代码:
library(class)
library(MASS)
#List of k's for use in knn
k <- c(1,4,7,10,13,16,30,45,60,80,100,150,200)
#Generate identity matrix for sigmas
sigma &
我通过应用支持向量机,NB和kNN来分析推文,以了解推文是积极的,消极的还是中性的,为此,我有80704条推文,但为了测试目的,我只分析了2847条推文,它具有以下特征
> str(total.tweets.score)
'data.frame': 2847 obs. of 3 variables:
$ score : int 0 1 1 -2 0 0 1 2 -2 0 ...
$ text : Factor w/ 1790 levels " st century is the era of knowledge an
如何将x轴标记为actual、knn和pca,并沿着y-axis绘制各自的值。
dat.pca.knn <- rbind(actual, knn, pca)
plot(c(1, ncol(dat)),range(dat.pca.knn),type="n",main="Profile plot of probeset 206054_at\nwith actual and imputed values of GSM146784_Normal",xlab="Actual vs imputed values",ylab="Express
Pickle是否为像KNeighboursClassifier这样的懒惰学习者保存培训数据?如果是这样的话,我们能从泡菜对象中访问这些数据吗?(要求资料私隐问题)*
例:
knn.fit(Xtrain, Ytrain)
saved_model = pickle.dumps(knn)
knn_from_pickle = pickle.loads(saved_model)
#This function works after directly loading pickled object (saved_model) and gives correct and logical output
k
我希望用KNN来计算丢失的值,并使用此方法选择最佳K:
for i, k in enumerate(neighbors):
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn.fit(X_train, y_train)
train_accurate[i] = knn.score(X_train, y_train)
test_accurate[i] = knn.score(X_test, y_test)
然后,我使用KNNImputer和n=最准确。KNNImputer需要这个步骤还是自己检查?如果这个步骤是有效的,是否有一
当我试图对我的数据进行KNN拟合时,我得到了以下错误。
knn_fit = knn(training_data,validation_data,training_data$Award.,k=7)
Error in knn(training_data, validation_data, training_data$Award., k = 7) : 'train' and 'class' have different lengths
有人能帮我找出这条错误信息吗?
因此,我一直在一组数据上使用KNN,在train_test_split阶段的random_state =4。尽管使用了随机状态,但每次输出的准确率、分类报告、预测等都是不同的。想知道为什么会这样?
这里是数据的头部:(根据all_time_runs和顺序预测位置)
order position all_time_runs
0 10 NO BAT 1304
1 2 CAN BAT 7396
2 3 NO BAT 6938
3 6 CAN BAT 4903
4