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我正在用knn对我的数据集进行分类，代码如下： from sklearn.model_selection import train_test_split
knn= KNeighborsClassifier(n_neighbo
浏览 15修改于2021-01-11得票数 0
这可能是一个愚蠢的问题，但我只是想知道在scikit.ml中实现的ML-KNN和scikit learn的KNeighborsClassifier之间的区别是什么。然而，ML-KNN是KNN，适用于多标签分类，构建在sklearn基于其docs的架构之上。
浏览 35提问于2019-09-12得票数 5
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我有一个问题批次编码整个Dataframe与knn.predict方法。如何用knn.predict()方法对我的Dataframe的整个两列进行批处理，以便将输出存储在另一个Dataframe中？pd.read_csv("/Users/helenapunset/Desktop/knn_dataframe.csv")
x = knn_df= knn.predict([[25.787882,
浏览 7修改于2022-03-08得票数 2
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我试图使用以下语法优化KNN模型 'knn_n_neighbors': [3, 5, 7, 9, 12,15,17], \
gs=GridSearchCV(
浏览 2修改于2022-02-21得票数 0
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我需要保存SKlearn NearestNeighbors模型的拟合结果：knn.fit(my_data)
如何使用Python保存到磁盘中的knn
浏览 0提问于2019-05-27得票数 5
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我有两门课：y={0,5,6,7} //represented by x * * x * x x x -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7
据推测，
浏览 5提问于2014-02-05得票数 1
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我正在尝试从KNN方法中获得一组边的结果。我读到过KNN是一种有监督的学习方法。因此，从我读过的所有文献中，有这个训练集和测试集，然后算法预测测试数据的分类。R是否有一个用于KNN的函数，在该函数中我可以获得边缘而不是分类输出？非常感谢!
浏览 0修改于2017-09-12得票数 0
我向那些在库学习中使用函数train_test_split和KNN (K-最近邻)算法(特别是knn.kneighbors函数)的经验丰富的人提出了以下一般性问题。假设在此之后，使用一个算法KNN对测试数据进行预测。因此，您可以发出如下命令：knn.fit(X_train,y_train)
y_pred=knn.predict(X_test为此，有一个名为Knn.Kneighbors的函数
浏览 3提问于2020-03-05得票数 0
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我正在尝试为分类器KNN调优N_neighbors超参数。**y_probas_KNN = clf.predict_proba(Xtest_Scaled)[:,1]**
目前，笔记本已经在这条线路上运行了2个多小时(现在隔离在一个单独的单元中)。
浏览 1修改于2015-08-11得票数 1
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我试图实现knn算法，该算法在R中对一维向量进行运算，但与标准的knn算法稍有不同，因为它在有领带的情况下使用较小的元素(因此距离只是属性之间差值的绝对值)。听起来很简单，但是我的算法需要几秒钟才能完成，而在类包(knn)中的算法则会立即输出一个答案(尽管它在一个领带或随机元素的情况下需要所有的元素).我的工作如下：
## u is the training sample sorted increasingly#
浏览 0修改于2016-04-11得票数 1
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我试着运行这行代码：但我总是得到这样的错误： NA/NaN/Inf in foreign functioncall (arg 6)1: In knn(myda
浏览 0修改于2013-06-01得票数 13
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我建立了一个knn分类模型。不幸的是，我的模型有超过80%的准确性，我想得到一个更好的结果。我能要些小费吗？也许我用了太多的预测器？_3 = KNeighborsClassifier(3, n_jobs = -1)y_train_pred = knn_3.predict(X_trainprint(accuracy_score(y_train, y_train_pred))
y_test_pred = <e
浏览 10提问于2022-12-03得票数 -1
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import heapq self.logger.setLevel(loglevel)
if similarity_func not in KNN.similarities:Legal values are {1}".format(similarity_func, sorted(KNN.sim
浏览 0修改于2018-02-01得票数 4
我正在尝试使用spark 2.2.0中的KNN算法。我想知道我应该如何设置我的水桶长度。记录数量/特征数量各不相同，因此我认为最好根据某些条件来设置长度。如何设置存储桶的长度才能获得更好的性能？另外，有没有办法保证KNN算法返回最小数量的elemnets？我发现有时候存储桶中的元素数量比查询的k要少，因此我可能需要至少一个或两个邻居。
谢谢~
浏览 5修改于2017-09-21得票数 1
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eucledian(p1, p2): return dist
# Function to calculate KNN
浏览 11修改于2022-11-11得票数 -1
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因此，如果我有一个功能来预测下一个结果的数据，那么我有适用于knn.predict()的代码。为了将其放到上下文中，我有股票数据(公开、高、低、收盘)，其中我使用"Open“作为"X”数据，"Close“作为" Y”数据，knn.predict将预测Y的下一个值。如果X和Y必须是相同大小的话，如何使用KNN进行多特征分析？shift(-1)>df['Close'],1,-1)u = df['Close'].ilo
浏览 0修改于2018-05-04得票数 2
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在尝试用KNN研究二进制分类问题并试图调整模型的参数时，我得到了一个我完全不理解的类型错误。是不是缺少一个参数什么的？= KNeighborsClassifier() knn_random.fit(X,y)
knn_ra
浏览 0修改于2019-06-30得票数 1
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因此，我编写了一些代码，使用opencv中的knnMatch函数计算两组特性之间的原始匹配。代码运行良好，但会对某些图像产生此错误。
rawMatches = matcher.knnMatch(featuresA, featuresB, 2)
浏览 0提问于2018-07-28得票数 2
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我试图调优kNN模型的“kNN”，andI有以下问题：
基于平均交叉验证得分，最优的kNN模型应该是有10个邻域的模型。
浏览 0提问于2019-12-17得票数 1
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