K最近邻Python

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我是数据挖掘的新手我试图在单独的培训和测试数据集上实现KNN分类器。我看到的所有教程都使用train_test_split方法来分割数据集,而我已经将数据集拆分为Train和Test。如何分配目标变量?

python data-science knn training-data test-data
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我假设您的test数据已被标记(即在逻辑上划分为test_X和test_y,您可以使用它来测试您在train数据上训练过的模型的性能。

  1. 将列车数据加载到(train_X,train_y)并将测试数据加载到(test_X,test_y)
  2. 用火车数据训练你的模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn_clf = KNeighborsClassifier()
knn_clf.fit(train_X, train_y)
  1. 预测测试数据
y_pred = model.predict(test_X)
  1. 检查预测的准确性
import numpy as np
accuracy = np.mean(test_y == y_pred)
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