python knn 예제

안녕하세요, 아나콘다 파이썬에서 코드를 실행하려고합니다 —-스파이더…. 나는 내 책에서 파이썬 3에 대한 업데이트 된 버전이 있는 오류에 착륙했습니다 : https://machinelearningmastery.com/machine-learning-algorithms-from-scratch/ 예, 파이썬 3에서 텍스트 파일로 `rt`상단으로 변경합니다. 아래 예제에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 홍채 데이터 집합에 대한 KNN 구현을 보여 주실 수 있습니다. 홍채 데이터 세트는 홍채 꽃의 각 다른 종에 대한 50 샘플이 있습니다 (총 150). 각 샘플에 대해 우리는 sepal 길이, 너비와 꽃잎 길이와 폭과 종 이름 (클래스 / 라벨)이 있습니다. KNN 알고리즘의 명백한 단점 중 하나는 업계 환경에서 비실용적인 계산 비용이 많이 드는 테스트 단계입니다. KNN과 매우 빠른 테스트 단계이기는 하지만 긴 훈련 단계를 가진 보다 정교한 신경망 사이의 엄격한 이분법을 참고하십시오. 또한 KNN은 왜곡된 클래스 분포로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 클래스가 학습 집합에서 매우 빈번한 경우 새 예제의 과반수 투표를 지배하는 경향이 있습니다(큰 숫자 = 더 일반적). 마지막으로, 가장 가까운 이웃과 가장 먼 이웃 사이에 차이가 거의 없기 때문에 높은 차원 의 데이터로 KNN의 정확도가 심각하게 저하될 수 있습니다. 이 예제에서는 `KNeighborsClassifer` 클래스의 인스턴스(`knn`)를 만들고, 즉 데이터를 제공하면 KNN 분류를 수행하는 방법을 알고 있는 `knn`이라는 개체를 만들었습니다.

매개 변수 `n_neighbors`는 튜닝 매개 변수/하이퍼 매개 변수(k)입니다. 다른 모든 매개 변수는 기본값으로 설정됩니다. 그래서, 만약 우리가 아래 예제 데이터 프레임 같은 데이터 집합, 우리는 그런 경우를 가질 수 있을까? 이 있어 추적 백 (가장 최근 호출 마지막): 파일 “C:사용자마이크로AppDataLocal 프로그램PythonPython36-32distnce1.py”, 줄 10, x 범위 (len (데이터 집합)-1): NameError: 이름 `데이터 집합` 정의 되지 않은 정의 되지 않은 도움말과 함께 작업이 알고리즘을 볼 수 있습니다. 간단한 예입니다. 두 변수가 있는 데이터 집합이 있다고 가정하면 다음 그림의 데이터 집합과 같이 플롯됩니다. 좋은 기사 제이슨. 저는 ML에 새로운 소프트웨어 엔지니어입니다. 단계별 접근 방식은 쉽고 재미있게 학습할 수 있게 해 주어줍니다. 파이썬은 나에게 새로운 것이었지만, 전체 프로그램을 한 번에 이해하려고노력하는 대신 작은 작은 조각을 실행할 수 있기 때문에 매우 쉬워졌습니다. 당신의 노력에 감사드립니다.

그것을 유지합니다. 참고 : 이 자습서에서 제공하는 코드는 Python Jupyter 노트북으로 실행되고 테스트되었습니다. KNN 알고리즘은 인공 신경망(ANN) 및 지원 벡터 머신(SVM)과 같은 보다 복잡한 분류기의 벤치마크로 자주 사용되는 견고하고 다재다능한 분류기입니다. KNN은 단순함에도 불구하고 보다 강력한 분류기를 능가할 수 있으며 경제 예측, 데이터 압축 및 유전학과 같은 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, KNN은 2006년 그들의 발현 프로필에 기초한 유전자의 할당을 위한 기능적 유전체학의 연구에서 활용되었다. 나는 책에서 knn의 풀러 예를 제공합니다 (py2 및 py3에 대한 더 나은 디자인과 지원). 분야로 반대 지향 프로그래밍은 개발자들 사이에서 보편적 인 추종자를 얻고있다. 주문형 프로그래밍 언어인 Python은 개체 지향 프로그래밍 패러다임도 따릅니다. 그것은 OoPs 개념의 기초를 마련 파이썬 클래스와 객체를 선언 다룹니다. “객체 지향 프로그래밍 파이썬”에 대한이 기사는 파이썬 클래스를 선언하고 객체를 인스턴스화하는 데 안내합니다 ….] 이 튜토리얼은 파이썬 프로그래머, 또는 파이썬을 신속하게 픽업 할 수있는 프로그래머이며 처음부터 k-Nearest Neighbors 알고리즘을 구현하는 방법에 관심이 있는 경우 적합합니다.