K最近邻居Python

Question

我是数据挖掘的新手，我试图在单独的训练和测试数据集上实施KNN分类器。我看到的所有教程都使用train_test_split方法拆分数据集，而我已经将数据集拆分为Train和Test。如何分配目标变量？

Answer 1

我假设您的test数据已被标记（即逻辑上分为test_X和test_y，并且您将用它来测试您对train数据训练的模型的性能。 / p>

1. 将火车数据加载到（train_X，train_y）中并将测试数据加载到（test_X，test_y）

2. 使用训练数据训练模型

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)