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 /
Автозаполнение реквизита при выборе элемента справочника Maks 27.03.2026 Программный код из решения ниже на примере нетипового документа "ЗаявкаНаРемонтСпецтехники" разработанного в конфигурации КА2. При выборе "Спецтехники" (Тип Справочник. Спецтехника), заполняется. . .	Сумматор с применением элементов трёх состояний. Hrethgir 26.03.2026 Тут. https:/ / fips. ru/ EGD/ ab3c85c8-836d-4866-871b-c2f0c5d77fbc Первый документ красиво выглядит, но без схемы. Это конечно не даёт никаких плюсов автору, но тем не менее. . . всё может быть. . .	Автозаполнение реквизитов при создании документа Maks 26.03.2026 Программный код из решения ниже размещается в модуле объекта документа, в процедуре "ПриСозданииНаСервере". Алгоритм проверки заполнения реализован для исключения перезаписи значения реквизита,. . .	Команды формы и диалоговое окно Maks 26.03.2026 1. Команда формы "ЗаполнитьЗапчасти". Программный код из решения ниже на примере нетипового документа "ЗаявкаНаРемонтСпецтехники" разработанного в конфигурации КА2. В качестве источника данных. . .
Кому нужен AOT? DevAlt 26.03.2026 Решил сделать простой ланчер Написал заготовку: dotnet new console --aot -o UrlHandler var items = args. Split(":"); var tag = items; var id = items; var executable = args;. . .	Отправка уведомления на почту при создании или изменении элементов справочника Maks 24.03.2026 Программная отправка письма электронной почты на примере типового справочника "Склады" в конфигурации БП3. Перед реализацией необходимо выполнить настройку системной учетной записи электронной. . .	модель ЗдравоСохранения 5. Меньше увольнений- больше дохода! anaschu 24.03.2026 Теперь система здравосохранения уменьшает количество увольнений. 9TO2GP2bpX4 a42b81fb172ffc12ca589c7898261ccb/ https:/ / rutube. ru/ video/ a42b81fb172ffc12ca589c7898261ccb/ Слева синяя линия -. . .	Midnight Chicago Blues kumehtar 24.03.2026 Такой Midnight Chicago Blues, знаешь?. . Когда вечерние улицы становятся ночными, а ты не можешь уснуть. Ты идёшь в любимый старый бар, и бармен наливает тебе виски. Ты смотришь на пролетающие. . .

@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