Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Arcanum propinquitatis explorans: application of K-proximi (KNN) algorithmus in SKlearn

In mundo machinae doctrinae, algorithmus K-Proximi Finitimi (KNN) propter simplicitatem et intuitivam eius cognoscitur. KNN fundamentalis dispositio et regressionis methodus est, cuius principium opus facillime comprehenditur: praedicere quae categoria vel valorem novum punctum datae conveniat, distantiam inter valores diversorum linearum metiendo. Scikit-discendum (sklearn pro brevi), sicut apparatus late usus bibliothecae discendae in Pythone, exsequendum algorithmum KNN praebet. Hic articulus singillatim introducebit quomodo algorithmus KNN in sklearn utatur et exempla practica codicis praebebit.

1. Basic principia K-proxima algorithmus

nucleus notio algorithmi proximi K-proximi est: si plerique exempli scriptor K proximis proximis in pluma spatii cuiusdam categoriae pertinent, exemplum probabile est etiam huic categoriae convenire.

2. elementis K-proximum algorithmus

• Electio K valorem: Optio K momenti momentum habet in exemplo faciendo.
• procul mensura: Diversae mensurae distantiae methodi in KNN algorithm adhiberi possunt, ut distantia Euclideana, Distantia Manhattan, etc.
• pondus munus: Proximi assignari possunt pondera diversa, ut pondus reciprocum secundum distantiam.

3. Classification usura KNN in sklearn

Hic sunt gradus fundamentales pro KNN classificationis sklearn utens:

3.1 Import KNN classificans

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
1

Para data 3.2

Si iam tenes cum notitia paroXproprium est matrix;yscopum est variabilis.

from sklearn.datasets import load_iris
X, y = load_iris(return_X_y=True)
1
2

3,3 crea KNN classifier instance

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
1

3.4 Lorem exemplar

Utere dataset ad exemplar KNN instituendi.

knn.fit(X, y)
1

3.5 praedicere

Utere doctus exemplar vaticinandi.

y_pred = knn.predict(X)
1

4. Using KNN ad procedere in sklearn

KNN adhiberi potest etiam ad labores regressionis.

4.1 Import KNN regressor

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
1

4.2 instantiam crea KNN regressor

knn_reg = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)
1

4.3 Lorem exemplar

Utere dataset ut exemplar regressionis KNN instituendi.

knn_reg.fit(X, y)
1

4.4 praedicere

Utere instituto exemplari ad regressionem vaticinii.

y_pred_reg = knn_reg.predict(X)
1

5. Commoda et Incommoda K-Proximi Algorithmi

• commodum: Algorithmus simplex et facilis est ad intelligendum, sine dato distributione data;
• defectusAlta complexionem computationalem, praesertim in magna notitia ponit;

6 conclusio

K-proximum algorithmus est simplex adhuc potens machina discendi methodus aptae ad classificationem et regressionem negotiorum. sklearn praebet exsequendam KNN facilem usum, sino nos celeriter hoc algorithmum ad problemata practica applicari.

Hic articulus singularia KNN algorithmo sklearn utendi et exempla codicis practici praebet. Articulus hic spero lectores iuvare melius intelligere algorithmum proximum K-proximum et modos exsequendi artes in sklearn comprehendere. Cum copia notitiarum crescunt et apparatus discendi technologiae discendi invalescit, algorithmus proximus K-proximum munus in analysi et predictive exemplaris magni ponderis munere agere perget.