【Python実装 - sklearn,mglearn使用】kNN法による分類

kNNによる分類

kNNによる分類を行うときは、KNeighborsClassifierを作成して、fitする。

clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=n_neighbors).fit(X, y)

ソース

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import mglearn

#データセットの生成
X, y = mglearn.datasets.make_forge()

fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 3))

for n_neighbors, ax in zip([1, 3, 9], axes):
    clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=n_neighbors).fit(X, y)
    mglearn.plots.plot_2d_separator(clf, X, fill=True, eps=0.5, ax=ax, alpha=.4)
    mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1],y, ax=ax)
    ax.set_title("{} neighbor(s)".format(n_neighbors))
    ax.set_xlabel("feature 0")
    ax.set_ylabel("feature 1")

偉人の名言

勉強するから何をしたいか分かる。
勉強しないから何をしたいか分からない。
北野武

参考文献

Pythonではじめる機械学習

動画

なし