Метод k ближайших соседей

@barabashkakvn · Регистрация: 02.02.2013

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Начинаю первые шаги в машинном обучении. Хочу но просто получить ответ - а понять что я делаю и как считаю

Разъясните, пожалуйста, вот по такому заданию: методом k ближайших соседей и выбор в нем параметра k

Дано: работать с базой вин (файлы приложены в сообщении).
Итак, пункт задания
2. Извлеките из данных признаки и классы. Класс записан в первом столбце (три варианта), признаки — в столбцах со второго по последний.
Я сделал так:

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
 
data = pd.read_csv('wine.data', header=None)
 
X = data.iloc[:, 1:14]
y = data.iloc[:, 0]
 
print(X.head()) # чтобы видеть полученные данные
print(y.head()) # чтобы видеть полученные данные

А вот на следующем шаге (шаг 3) я застрял - пожалуйста поясните смысл действий
3. Оценку качества необходимо провести методом кросс-валидации по 5 блокам (5-fold). Создайте генератор разбиений, который перемешивает выборку перед формированием блоков (shuffle=True). Для воспроизводимости результата, создавайте генератор KFold с фиксированным параметром random_state=42. В качестве меры качества используйте долю верных ответов (accuracy).

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
 
data = pd.read_csv('wine.data', header=None)
 
X = data.iloc[:, 1:14]
y = data.iloc[:, 0]
 
print(X.head()) # чтобы видеть полученные данные
print(y.head()) # чтобы видеть полученные данные
 
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

@barabashkakvn · 11.06.2020, 16:26 **[ТС]**

Неужели никто не знает, как выполнить это: В качестве меры качества используйте долю верных ответов (accuracy).

@passant · 11.06.2020, 17:06

Да не, думаю всем неудобно писать ответ на вопрос, если его можно найти в один клик самостоятельно в документации пакета.

Импортируем

from sklearn.metrics import accuracy_score

пользуем и сравниваем результаты.

@barabashkakvn · 12.06.2020, 07:12 **[ТС]**

Вот так не работает:

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import accuracy_score
 
data = pd.read_csv('wine.data', header=None)
 
X = data.iloc[:, 1:14]
y = data.iloc[:, 0]
 
print(X.head()) # чтобы видеть полученные данные
print(y.head()) # чтобы видеть полученные данные
 
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
accuracy_score(X, y)

@passant · 12.06.2020, 10:52

Ну вы хоть раз документацию-то откройте. А то даже неудобно как-то рассказывать, что KFold - никакого обучения модели не производит. Ни сам, ни kfold.split(), а только готовят данные. А уж как вы использовали accuracy_score - это вообще песня.

@barabashkakvn · 12.06.2020, 12:25 **[ТС]**

Сообщение от passant

Ну вы хоть раз документацию-то откройте. А то даже неудобно как-то рассказывать, что KFold - никакого обучения модели не производит. Ни сам, ни kfold.split(), а только готовят данные. А уж как вы использовали accuracy_score - это вообще песня.

Я пытаюсь выполнить, то о чём пишется в задании:

Оценку качества необходимо провести методом кросс-валидации по 5 блокам (5-fold). Создайте генератор разбиений, который перемешивает выборку перед формированием блоков (shuffle=True). Для воспроизводимости результата, создавайте генератор KFold с фиксированным параметром random_state=42. В качестве меры качества используйте долю верных ответов (accuracy).

Я создал генератор KFold. Про обучение в пункте 3 нет ни слова. Поэтому изначально я и стал задавать вопрос.

@passant · 12.06.2020, 14:43

Рад, что натолкнул вас на правильное решение.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
http://iceja.net/ математические сервисы iceja 20.01.2026 Обновила свой сайт http:/ / iceja. net/ , приделала Fast Fourier Transform экстраполяцию сигналов. Однако предсказывает далеко не каждый сигнал (см ограничения http:/ / iceja. net/ fourier/ docs ). Также. . .	http://iceja.net/ сервер решения полиномов iceja 18.01.2026 Выкатила http:/ / iceja. net/ сервер решения полиномов (находит действительные корни полиномов методом Штурма). На сайте документация по API, но скажу прямо VPS слабенький и 200 000 полиномов. . .	Расчёт переходных процессов в цепи постоянного тока igorrr37 16.01.2026 / * Дана цепь постоянного тока с R, L, C, k(ключ), U, E, J. Программа составляет систему уравнений по 1 и 2 законам Кирхгофа, решает её и находит переходные токи и напряжения на элементах схемы. . . .	Восстановить юзерскрипты Greasemonkey из бэкапа браузера damix 15.01.2026 Если восстановить из бэкапа профиль Firefox после переустановки винды, то список юзерскриптов в Greasemonkey будет пустым. Но восстановить их можно так. Для этого понадобится консольная утилита. . .
Сукцессия микоризы: основная теория в виде двух уравнений. anaschu 11.01.2026 https:/ / rutube. ru/ video/ 7a537f578d808e67a3c6fd818a44a5c4/	WordPad для Windows 11 Jel 10.01.2026 WordPad для Windows 11 — это приложение, которое восстанавливает классический текстовый редактор WordPad в операционной системе Windows 11. После того как Microsoft исключила WordPad из. . .	Classic Notepad for Windows 11 Jel 10.01.2026 Old Classic Notepad for Windows 11 Приложение для Windows 11, позволяющее пользователям вернуть классическую версию текстового редактора «Блокнот» из Windows 10. Программа предоставляет более. . .	Почему дизайн решает? Neotwalker 09.01.2026 В современном мире, где конкуренция за внимание потребителя достигла пика, дизайн становится мощным инструментом для успеха бренда. Это не просто красивый внешний вид продукта или сайта — это. . .

@barabashkakvn 0 / 0 / 0 Регистрация: 02.02.2013 Сообщений: 25
	11.06.2020, 16:26 [ТС]
	Неужели никто не знает, как выполнить это: В качестве меры качества используйте долю верных ответов (accuracy). 0

@passant 578 / 411 / 69 Регистрация: 09.01.2018 Сообщений: 1,363
	12.06.2020, 10:52
	Ну вы хоть раз документацию-то откройте. А то даже неудобно как-то рассказывать, что KFold - никакого обучения модели не производит. Ни сам, ни kfold.split(), а только готовят данные. А уж как вы использовали accuracy_score - это вообще песня. 0

@passant 578 / 411 / 69 Регистрация: 09.01.2018 Сообщений: 1,363
	12.06.2020, 14:43
	Рад, что натолкнул вас на правильное решение. 0