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使用train_test_split函数可以将原始数据集按照一定比例划分训练集和测试集对模型进行训练一、举例import numpy as np #科学计算库from sklearn.model_se
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k-近邻算法是基本的机器学习算法，算法的原理非常简单： 输入样本数据后，计算输入样本和参考样本之间的距离，找出离输入样本距离最近的k个样本，找出这k个样本中出现频率最高的类标签作为输入样本的类标签，很
KNN核心算法函数，具体内容如下 #! /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # fileName ： KNNdistance.py # aut
一、KNN算法简介 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用
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1.所用方法: 交叉验证与网格搜索 交叉验证(为了让被评估的模型更加精确可信): 所有训练集数据分成N等分，几等分就是几折交叉验证 网格搜索:调参数 K-近邻:超参数K 2.API:
