K Алгоритм ближайших соседей
-классифицирует точку данных по тому, как классифицируется ее сосед.
- также известный как KNN или k-NN
- KNN — это алгоритм обучения с учителем, используемый для классификации
Дайте значение K от 1 до 10 и получите error_rate & Model score- Code 👇
из sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
score = []
error = []
for k in range(1,11):
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn.fit(x_train,y_train)
pred = knn.predict(x_test)
error.append(np.mean(pred != y_test))
score.append(knn. score(x_train,y_train))
print("Значение K: ", k", - Score ", knn.score(x_train,y_train))
Визуализация Локтевой код-👇
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(range(1,11),error,color = 'blue' , linestyle='dashed', marker='o',markerfacecolor=' red', markersize=10)
plt.title('Коэффициент ошибок по сравнению со значением K')
plt.xlabel('K')
plt.ylabel('Коэффициент ошибок')
