from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn_clf.fit(x_train[:92000],y_train[:92000]) #1st method call我的疑问是，当我像这样调用fit<
浏览 1提问于2018-09-03得票数 0
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但是，我很难找到最近的邻居的索引。下面的函数将返回距离矩阵。但是，我需要在features_train (算法的输入矩阵)中获取这些邻居的索引。features_test[2])[ 0.0028605 0.00322584 0.00350216 0.00359315 0.00391858]
有人能帮我识别features_train中这些最近的项目吗
浏览 0提问于2016-10-18得票数 0
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我有一个带有维度(n_obs，n_features)的特性集，以及带有dim的响应序列(n_obs)。我试图使用KNN作为分类器。from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierclf = neigh(n_neighbors= 10)我收到错误消息：
回溯(最近一次调用)
22 clf
浏览 1提问于2015-08-06得票数 3
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我试图在Python中运行kNN (k最近邻)算法。下面是我使用的代码：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn.fit(X_train, y_train)
print(&q
浏览 6提问于2017-10-19得票数 1
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我试图使用cosine_similarity运行KNN Classifier，但没有成功。from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityX的形状(150个样本，4个特征)：Y的形状：我搞错了：
ValueError: Expecte
浏览 0提问于2021-07-03得票数 2
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我试着做一个学习曲线，我想使用的算法是knn算法。对此，估计量的值应该是多少。它的可能值或选项不在文档中(我也不确定它是否应该存在)。这是我的密码-
features = ['age','sex','cp','trestbps','chol','fbs','restecg','thalach','exang',
浏览 0提问于2018-07-03得票数 0
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我正在做一个分类练习，面对超过2个分类类的目标。我用classes编码器对这些类进行了编码。唯一的问题是，我相信我以后可能不得不使用Onehotencoding，因为我不再只有0和1，而是0,1,2,3。事实上，我只是不知道Knn或决定T是否会接受这些数字作为类。我的第一个目标是：badexcellent12我想我真正的问题是，这是否可以直接用作我的目标的类，或者我需要进一步的工程？
浏览 0提问于2019-04-23得票数 0
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我的目标是包含一个"mod_type“参数，它指示要运行的模型的类型，无论是决策树还是knn，使用kwargs让用户传入knn的可选关键字params "k”和用于决策树的"max_depth“。如果用户传递这些内容，则在初始化模型时酌情使用它们。返回模型对象。为此，我使用以下函数：from
浏览 6提问于2022-04-04得票数 0
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我在sklearn中使用了一个StackingClassifier，在这里我希望组件模型是自定义分类器。为了做到这一点，我想用一些虚拟代码测试它，其中自定义分类器与已经存在的模型完全相同(在本例中是KNN)。然而，这会引发一个错误，我不知道为什么，并在这方面寻求帮助。这可能是相当明显的事情(我刚刚尝试编写自定义分类器并使用ClassiferMixIn)，但我似乎不知道自己缺少了什么：from <em
浏览 1提问于2020-10-25得票数 1
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我已经做了一个字包模型，我试图在它上做K-最近的邻居，我不知道如何做适合。纸袋模型：bow_vectorizer = CountVectorizer(max_features= bow_vectorizer.fit_transform(TrainData)试着在单词包模型上做KNN，我不知道我应该把什么放
浏览 1提问于2018-12-15得票数 1
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我尝试运行以下代码：classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, metric = 'minkowski', p = 2 )我得到的错误是：
from sklearn.neighbors importKNeighborsClassifier<
浏览 0提问于2018-04-24得票数 0
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我已经编写了以下代码来实现KNNclassifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)classifier.score(x,y)问题是，当我尝试使用准确性得分来找出准确性时，它给出了以下错误：
ValueE
浏览 8提问于2020-05-22得票数 0
我正在尝试利用虹膜数据集上的KNN作为机器学习的"Hello World“。我使用的是Anaconda的Jupyter Notebook，并且已经清楚地记录了每个步骤。当我尝试使用knn.fit(X,Y)时，当前正在抛出"NameError: name 'knn‘is not defined“异常。这里缺少什么？我尝试通过调用print(knn)来测试knn的定义，并得到以下输出：
KNeighb
浏览 0提问于2018-01-10得票数 1
我正在尝试在sklearn中构建一个使用KNeighborsClassifier和支持向量机的GridSearchCV管道。到目前为止，我已经尝试了以下代码：from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
ne
浏览 19提问于2017-03-11得票数 1
我试图将KNN模型保存到PMML中。但不起作用。(pipeline, "KNNFit_py.pmml", debug = 'True')
当我尝试启动java转换器时，我得到了更详
浏览 2提问于2018-04-19得票数 0
我一直在阅读关于为KNN Algorthim优化超级参数的文章，并了解到实现它的最佳实践是确保我的数据集在每一次折叠时都应该标准化，并使用管道进行过采样(以避免数据泄漏和过度拟合)。我想要做的是，我试图找出尽可能多的邻居(n_neighbors)，在训练中给我最好的准确性。在代码中，我已经将邻居的数量设置为一个列表range (1,50)，并设置了迭代cv=10的次数。(X_tra
浏览 25提问于2021-12-14得票数 0
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我的准确度是0.0。我正在使用波士顿住宅数据集。这是我的代码：from sklearn import datasetsfrom sklearn importlinear_model, preprocessingfrom skl
浏览 3提问于2019-11-02得票数 6
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两种模型使用管道
、、
我试图使用管道，以实现两个分类器在一起。(X_train, y_train)当我使用Knn方法时，管道工作得很好，但是当我使用决策树分类器时，发生了以下错误：
<class'sklearn.neighbors_classification.KNeighborsClassifier'>)：所有中间步骤都应该是转换器，并实现fit和transform
浏览 5提问于2022-08-25得票数 0
如果我使用cross_val_score或VotingClassifier，我将在VotingClassifier中获得nan值。如果我使用任何其他算法而不是StackingClassifier或VotingClassifier，cross_val_score可以正常工作。我使用python3.8.5& sklearn 0.23.2。
将代码更新为工作示例。请使用kaggle 的Parkinons数据集，这是我一直在处理的数据集，下面是我所遵循
浏览 3提问于2020-11-26得票数 1
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类Y是根据X的最后一列的值构造的数值数组。我想可视化由1，3，9最近邻居模型创建的决策边界。我使用X.values是为了能够对数组使用Numpy方法(例如切片)。plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 3)) clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=n_neighb
浏览 4提问于2018-12-17得票数 1
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