如何在KNN(K最近邻)分类中选择最佳K?
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2021-01-20 10:57 更新 anna •  2618
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首先将整个数据集分为训练集和测试集。将KNN算法应用于训练集,并与测试集进行交叉验证。

假设你有一个训练集xtrain和测试集xtest。

现在,创建k值为1的模型,并使用测试集数据进行预测,并检查准确性和其他参数,然后在每次将k值增加1后重复相同的过程。 在这里,我将k值从1增大到29,并相对于k值打印精度。

w =精度,i = k值

我的目标是最大精度,因此我将k值设为13(执行代码后精度最高)

因此,根据你的目标或要求选择k值。

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2021-01-20 11:48 更新 karry •  1823