你好,我是悦创。
今天我来带你进行 KNN 的实战。上节课,我讲了 KNN 实际上是计算待分类物体与其他物体之间的距离,然后通过统计最近的 K 个邻居的分类情况,来决定这个物体的分类情况。
这节课,我们先看下如何在 sklearn 中使用 KNN 算法,然后通过 sklearn 中自带的手写数字数据集来进行实战。
之前我还讲过 SVM、朴素贝叶斯和决策树分类,我们还可以用这个数据集来做下训练,对比下这四个分类器的训练结果。
如何在 sklearn 中使用 KNN
在 Python 的 sklearn 工具包中有 KNN 算法。KNN 既可以做分类器,也可以做回归。如果是做分类,你需要引用: