zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 人工智能之knn模型训练

    今天呢小关带大家学习一下knn模型(又称K临近算法)

    K临近算法:即输入一组新数据,匹配到临近的数据,就归为其中

    1.我们在jupyter notebook上实现这一个模型,新建一个文件重命名为knn模型训练(File-->Rename)

    2.Iris的数据加载和赋值

     3.确认样本和输出数据的维度

     4.模型调用,创建实例

     原本打印应该是这样的详细信息内容,但小关无法找到错误所在,还望大佬们帮忙看看,欢迎私信纠错

     

    5.模型训练,下面程序仍然可以正常运行

     6.输入数据预测品种,测试多组数据,单组测试结果为编号2品种,两组测试结果为编号2和0号品种

    7.换用新的k值测试,测试的两组数据对应的分别是1和0号品种花卉

    8. knn模型简介到这就结束了

    希望能帮到大家,问你们要一个赞,你们会给吗,谢谢大家
    版权声明:本文版权归作者(@攻城狮小关)和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。
    大家写文都不容易,请尊重劳动成果~
    交流加Q:1909561302
    CSDN地址https://blog.csdn.net/Mumaren6/

    CSDN

  • 相关阅读:
    drf的模型基表与10个单群操作方法
    drf的序列化组件
    drf之请求模块,渲染模块,解析模块,响应模块,异常模块
    drf之接口与接口规范
    MongoDB C# Demo
    如何用Dome4j(2.2.1)创建Xml
    Map、Set的基本概括
    如何自定义xml文件
    HashMap和HashTable的理解与区别
    装箱 拆箱
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/guanguan-com/p/13614302.html
Copyright © 2011-2022 走看看