Sklearn中的fit方法。使用KNeighborsClassifier时
Sklearn中的fit方法是用于训练机器学习模型的方法。fit方法接受输入的训练数据集和对应的目标值，然后根据选择的算法和模型参数进行模型的训练。
KNeighborsClassifier是sklearn中的一个分类器，它是基于K最近邻算法的分类器。K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过计算样本之间的距离来进行分类。KNeighborsClassifier的fit方法会根据训练数据集和目标值来构建一个K最近邻模型。
在fit方法中，KNeighborsClassifier会根据训练数据集中的特征和对应的目标值来学习特征之间的关系，并将这些关系存储在模型中。之后，我们可以使用模型来对新的未知样本进行分类预测。
KNeighborsClassifier的fit方法的参数包括训练数据集和目标值。训练数据集是一个二维数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。目标值是一个一维数组，用于指定每个样本的分类标签。
使用KNeighborsClassifier时，我们可以根据具体的需求选择合适的K值（即最近邻的个数）和距离度量方法。KNeighborsClassifier还提供了其他一些参数，如权重函数和算法参数等，可以根据具体情况进行调整。
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如何训练K近邻野猪(Knn)？
python、machine-learning、knn、nearest-neighbor
有没有办法告诉Python中的Knn函数，在我预测可能的结果之前，他应该多久训练一次模型？根据我的理解，如果一个模型被训练了不止一次，它就会更健壮。还是我搞错了？从我的代码来看，这个模型很可能是一次训练：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
neigh.fit(X_train, y_train)
浏览 6提问于2022-09-11得票数 0
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如何可视化k近邻分类器的测试样本？
python、scikit-learn、data-science、knn
我想可视化4个测试样本的k-NN分类器。我找过了，但什么也找不到。你能帮我实现代码吗？ 到目前为止，我的代码如下： from sklearn.datasets import make_moons
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import metrics
from sklea
浏览 8提问于2020-12-13得票数 0
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K-最近邻算法需要解释
algorithms、k-nn
我需要一些关于K近邻算法的解释。
为什么KNN算法需要训练过程？在回归模型中，训练过程意味着为所选函数寻找最优参数。KNN训练是否意味着训练数据点之间的相似距离是计算出来的？为什么这对以后的预测阶段有好处呢？
训练和测试数据点之间的相似距离也是计算的吗？如果是的话，那为什么在计算训练数据之间的距离之前，还需要计算这些数据点之间的距离呢？
如果执行了下面的代码，那么它到底要做什么？这是否意味着计算了训练数据点之间的距离？neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k).fit(x_train, y_train)
如果执行了下面的代码，那么它到底要做什么？
浏览 0提问于2019-04-24得票数 2
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最近邻分类器-随机状态的火车测试分裂导致不同的精度分数。
machine-learning、knn、random-seed
我对数据分析和机器学习相当陌生。我在python的sklearn模块中对乳腺癌数据集进行了一些KNN分类分析。我有下面的代码，用来为目标变量的分类找到最优的k。
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
breast_cancer_data = load_breast_c
浏览 5提问于2020-08-14得票数 4
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KNN精度随选择k变差
machine-learning、scikit-learn、k-nn
这是我第一次实现KNN。我应该使用线性回归和KNN模型来预测贷款状况(Y/N)，给出了一些参数，如收入、教育状况等。
我成功地构建了LR模型，它运行得相当好。对于KNN模型，选择了最基本的求k值的方法:初始化k为3，然后在(1,40)中迭代k的各种值，绘制出误差率与k的关系图，最后根据最小误差图选择k值，得到预测值。
代码的KNN部分：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# initialize k as 3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(x_trai
浏览 0提问于2021-06-26得票数 4
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如何使用K最近邻训练和测试数据？
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我正在尝试做一个机器学习算法，使用k近邻来训练程序。我有一个训练数据和一个测试数据，这是两个独立的csv文档，但大多数机器学习算法都是训练测试拆分方法，这不是我所需要的，因为训练测试拆分是在一个文档上进行训练和测试，但我是在一个文档上进行训练，并在一个文档上进行测试，所以我被如何使用训练数据和测试数据进行训练和测试所困扰。
下面是我从互联网上参考的一组代码。它没有显示错误，但也没有任何东西出来。谁能告诉我下面这段python代码是否正确？有没有人知道k近邻机器学习算法的准确代码？
#K-最近的邻居
从sklearn.neighbors导入KNeighborsClassifier
将熊猫作为p
浏览 1提问于2021-02-20得票数 0
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Scikit SGD分类器与散列向量器的准确率保持在58%
python、machine-learning、scikit-learn
我正在尝试机器学习，并且一直在使用基于python的Scikit库。
我希望解决一个“分类”问题，在这个问题中，一段文本(比如1k-2k个单词)被归入一个或多个类别。为此，我已经学习scikit有一段时间了。
由于我的数据在200-300万范围内，因此我使用SGDClassfier和HashingVectorizer，并使用partial_fit学习技术，编码如下：
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import Has
浏览 0提问于2016-05-06得票数 2
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使用numpy从头开始构建KNN分类器，代码有什么问题？
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为什么我用numpy从头开始构建的KNN分类器会得到与sklearn.KNeighborsClassifier不同的结果？我的代码出了什么问题？
# create a function that computes euclidean distance and return the most common class label
# for given k.
def k_neighbors(self, x):
lengths = [self.euclidean_length(x, x_train) for x_train in self.X_training]
浏览 3提问于2021-11-10得票数 1
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只使用范畴变量的SMOTE-NC
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我正在处理一个只包含绝对特性的数据文件。为了重现我所面临的问题，我将举下面的例子：
d = {'col1':['a','b','c','a','c','c','c','c','c','c'],
'col2':['a1','b1','c1','a1','c1','c1','c1',
浏览 2提问于2020-11-18得票数 1
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基于多维特征的学习KNN分类(输入维误差)
python、machine-learning、scikit-learn
我使用sklearn最近的邻居来解决分类问题。我的特点是补丁的形状(3600，2，5)。例如：
a = [[5,5,5,5,5], [5,5,5,5,5]]
b = [[5,5,5,5,5], [5,5,5,5,5]]
features = []
for i in xrange(len(a)):
features.append([a[i], b[i]]) #I have 3600 of these in reality.
neigh = KNeighborsClassifier()
neigh.fit(train_features, target_class)
predict
浏览 3提问于2015-05-25得票数 1
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模型是否在sklearn和tensorflow中完全使用.fit()进行再培训？
python、tensorflow、scikit-learn
我试图在Python中使用机器学习。现在我正在使用sklearn和TensorFlow。我想知道，如果我有一个需要更新的模型时，新的数据来做什么。例如，我有财务数据。我用TensorFlow建立了一个LSTM模型并对其进行了训练。但是新的数据每天都会出现，我不想每天对模型进行再培训。有没有一种方法只是更新模型，而不是从零开始重新训练它？
在sklearn中，.fit()方法的文档(以DecisionTreeClassifier为例)指出
从训练集(X，y)构建决策树分类器。
所以看起来它将从零开始重新训练整个模型。
在tensorflow中，.fit()方法(以顺序为例)说
将模型训
浏览 4提问于2020-12-17得票数 2
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学习:朴素贝叶斯分类器给出低精度
python、machine-learning、scikit-learn、bayesian、naivebayes
我有一个数据集，其中包括200000标签的培训例子。对于每个训练示例，我有10个特性，包括连续的和离散的。我正在尝试使用python的sklearn包来训练模型和进行预测，但是我有一些麻烦(也有一些问题)。
首先，让我编写到目前为止编写的代码：
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# data contains the 200 000 examples
# targets contain the corresponding labels for each training example
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(d
浏览 3提问于2016-11-10得票数 3
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为什么在我的训练样本和测试样本数量很大的情况下，sklearn的kNN分类器运行得这么快
scikit-learn、classification、knn
根据我的理解，对于每个测试样本，kNN分类器算法计算当前测试样本与所有训练样本之间的距离，并选择一定数量的最近邻域，确定测试样本的标签，然后进行下一个测试样本。 我的代码类似于以下超链接中的示例kNN分类器代码，非常简单： https://tutorialspoint.dev/computer-science/machine-learning/multiclass-classification-using-scikit-learn 我的训练样本数量为8000个，测试样本数量为1500个，样本维度为12个。 当我运行sklearn kNN分类器代码时，只花了2秒，而且准确率很好。 我怀疑skl
浏览 69提问于2021-01-21得票数 0
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需要解释DBSCAN算法演示中的For循环
python、scikit-learn、matplotlib、dbscan
在DBSCAN算法的下面的代码中，作为初学者，我需要解释循环底部的数据发生了什么，以及为什么？
生成样本数据
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn import metrics
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
X, labels_true = make_blobs(n_sampl
浏览 0提问于2021-08-11得票数 0
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如何避免再训练机器学习模型？
python、machine-learning、scikit-learn
自学成才。
我正在构建一个预测事件的web应用程序。
让我们考虑一下这个快速的例子。
X = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
neigh.fit(X, y)
print(neigh.predict([[1.1]]))
如何保持neigh的状态，所以当我输入一个新的值(如neigh.predict([[1.2]]) )时，就不需要重新训练模型了。是否有任何好的做
浏览 2提问于2015-01-17得票数 3
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非参数模型语句背后的逻辑
machine-learning-model、k-nn、self-study、non-parametric
我目前正在阅读“掌握机器学习与科学工具包-学习”，2E，由Packt。在第三章“k近邻的分类和回归”中的“懒散学习和非参数模型”中，有一个段落指出-
<#>当训练数据丰富时，非参数模型是有用的，而对于响应和解释变量之间的关系，您几乎没有先验知识。kNN只做了一个假设:彼此接近的实例很可能具有类似的响应变量值。非参数模型提供的灵活性并不总是可取的；如果培训数据稀缺，或者您已经知道这种关系，那么对这种关系进行假设的模型是有用的。
我的怀疑是，我能够推理出这一说法背后的逻辑--“如果培训数据稀缺，或者如果你已经知道这种关系，那么对这种关系做出假设的模式可能会很有用。”但是，我看不出第一句
浏览 0提问于2020-07-27得票数 0
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KNeighborsClassifier .predict()函数不工作
python、pandas、machine-learning
我正在使用Python中的scikit-learn库的KNeighborsClassifier算法。我遵循基本指令，例如将我的数据和标签分割成训练和测试数据，然后根据训练数据训练我的模型。现在，我试图预测测试数据的准确性，但得到了一个错误。这是我的代码：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
data_train, data_test
浏览 3提问于2016-10-01得票数 1
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K-NN中k的最优选择
machine-learning、hyperparameter-tuning、k-nn
目前，我正在回顾一些与机器学习相关的概念，我开始怀疑K分类器的超参数选择。
假设您需要求解一个分类任务，其数量与M相等:我在想，我们的分类器参数K的最佳选择应该是K>M。
这样，我们避免了所有的病理病例，其中一个样本可能在所有M类的中间，然后有一个领带。例如，考虑下面的示例，其中我们有M=3，每个几何形状表示一个类：
📷
假设K<=M:您肯定会在样本1、2和3中间有一个领带。
显然，这只是一个玩具的例子，但我认为它足以说明我的想法。我试图寻找一个答案，但我没有找到任何资源提到这一点，我是错在某种程度上，或这一推理可能是合理的？
浏览 0提问于2021-01-03得票数 3
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在使用sklearn预处理标度训练模型后，如何处理新样本？
scikit-learn
假设我有一个用于监督机器学习任务的数据集X和标签Y。
假设X有10个特征和1,000个样本，我认为使用sklearn.preprocessing.scale缩放我的数据是合适的。执行此操作后，我训练我的模型。
我现在希望将其用于新数据的模型，因此我收集了X的10个特征的新样本，并希望使用我训练的模型对此样本进行分类。
在尝试分类之前，有没有一种简单的方法可以将在训练模型之前在X上执行的相同缩放应用到这个新样本？
如果不是，唯一的解决方案是在缩放之前保留X的副本，并将我的新样本添加到此数据中，然后缩放此数据集，并在通过此过程缩放后尝试对新样本进行分类吗？
浏览 4提问于2018-08-12得票数 3
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如何评估每对变量的KNN分类器？
python、validation、knn
我使用permutatation_importance来查找哪些值是最重要的
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np
from sklearn.inspection import permutation_importance
columns=['progresion', 'tipo']
X = df_cat.drop(columns, axis = 1)
y = df_cat['progresion']
X_train, X_test, y
浏览 0提问于2020-12-23得票数 1
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