knnsearch trouve les voisins k-plus proches de points. rangesearch trouve tous les points dans une distance fixe. Vous pouvez utiliser ces fonctions pour la classification, comme indiqué dans classer les données de requête. Si vous souhaitez effectuer la classification, l`utilisation de modèles ClassificationKNN peut être plus pratique car vous pouvez former un classifieur en une seule étape (en utilisant fitcknn) et classer dans d`autres étapes (à l`aide de prédire). Alternativement, vous pouvez former un modèle de classification de voisin k-plus proche en utilisant l`une des options de validation croisée dans l`appel à fitcknn. Dans ce cas, fitcknn retourne un objet de modèle à validation croisée ClassificationPartitionedModel. Dans l`exemple ci-dessus, vous avez donné l`entrée [0, 2], où 0 signifie temps couvert et 2 signifie température douce. Modèle prédit [1], ce qui signifie jouer. «aléatoire» — utilisez un bris d`égalité aléatoire parmi les groupes liés. J`essaie de comprendre l`analyse de désabonnement, toutes les suggestions où je suis commencer à chercher? La version naïve de l`algorithme est facile à implémenter en calculant les distances de l`exemple de test à tous les exemples stockés, mais il est de calcul intensif pour les grands ensembles d`entraînement.

L`utilisation d`un algorithme de recherche voisin le plus proche rend k-NN calcul tractable même pour les ensembles de données volumineux. De nombreux algorithmes de recherche voisins les plus proches ont été proposés au fil des ans; ceux-ci cherchent généralement à réduire le nombre d`évaluations de distance effectivement effectuées. Jusqu`à présent, nous avons étudié comment KNN fonctionne et a vu comment nous pouvons l`utiliser pour une tâche de classification en utilisant le pipeline générique de scikit-Learn (c.-à-d. entrer, instancier, former, prédire et évaluer). Maintenant, il est temps de plonger plus profondément dans KNN en essayant de coder nous-mêmes à partir de zéro. Ruinal, nous avons déjà publié de nombreux articles sur la forêt aléatoire. Voici le lien de l`article sur la forêt aléatoire sur des lignes similaires http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/06/introduction-random-forest-simplified/. Vous pouvez également vous abonner à analyticsvidhya pour avoir accès aux mises à jour hebdomadaires de ces articles.

Tout d`abord, importez le module Kvoisinage Sclassifier et créez l`objet classifieur KNN en passant le nombre d`arguments de voisins dans la fonction Kvoisinage (). Types de données: Single | double | la logique | Char | la cellule | catégorique Félicitations, vous avez fait à la fin de ce tutoriel! Dans ce jeu de données, vous disposez de deux fonctions (météo et température) et d`une étiquette (lecture). Nous pouvons voir que les deux modèles ont prédit la même classe (`Iris-virginica`) et les mêmes voisins les plus proches ([141 139 120]). Par conséquent, nous pouvons conclure que notre modèle fonctionne comme prévu. A = [` 2016-05-01 00:17:10 `, ` 2016-05-01 00:49:06 `] nous allons d`abord charger le jeu de données de vin requis à partir de jeux de données scikit-Learn. Si j`ai une variable indépendante en tant que genre dans mon ensemble de données, et si les données invisibles a mâle comme catégorie, comment prédire la valeur y? Il s`agit d`un didacticiel approfondi conçu pour vous présenter un algorithme de classification simple, mais puissant appelé K-plus proche-voisins (KNN). Nous allons parcourir l`intuition et les détails mathématiques de l`algorithme, l`appliquer à un jeu de données réel pour voir exactement comment il fonctionne, et acquérir une compréhension intrinsèque de son fonctionnement interne en l`écrivant à partir de zéro dans le code. Enfin, nous explorerons les façons dont nous pouvons améliorer l`algorithme. Le voisin le plus proche condensé (CNN, l`algorithme Hart) est un algorithme conçu pour réduire le jeu de données pour la classification k-NN.

Il sélectionne l`ensemble de prototypes U à partir des données de formation, de telle sorte que 1NN avec vous peut classer les exemples presque aussi exactement que 1NN fait avec l`ensemble de données. Modifier la distance à l`aide de la notation dot: MDL. Distance = newDistance. Encore une fois, scikit-Learn est pratique avec sa méthode cross_val_score (). Nous spécifions que nous accomplissements 10 plis avec le paramètre CV = 10 et que notre métrique de notation devrait être la précision puisque nous sommes dans un cadre de classification. Le classificateur voisin k-le plus proche peut être considéré comme attribuant les k voisins les plus proches un poids 1/k {displaystyle 1/k} et tous les autres 0 poids. Cela peut être généralisé aux classificateurs voisins les plus proches pondérés.