要使用K近邻(KNN)分类模型并进行交叉验证,你可以使用 sklearn
库中的 KNeighborsClassifier
类以及 cross_val_score
函数。以下是如何进行此操作的示例代码:
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# 假设你已经有了处理过的文本数据特征X_train和标签y_train
# 创建KNN分类器实例,这里设置n_neighbors=5作为示例
knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# 使用cross_val_score进行交叉验证
# cv=5表示5折交叉验证,scoring='accuracy'表示评分标准为准确率
scores = cross_val_score(knn_clf, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy')
# 输出交叉验证结果的平均值和标准差
print(f"KNN CV average score: {scores.mean():.3f} (+/- {scores.std() * 2:.3f})")
这段代码创建了一个KNN分类器,并设置了默认的邻居数为5。然后,它使用 cross_val_score
对模型进行5折交叉验证,并以准确率作为评价标准。最后,打印出交叉验证的平均得分和两倍标准误差。
在将此代码插入到之前总结的总代码中时,你可以将其放在感知机分类模型之后,如下所示:
# ...
# 导入必要的库和数据预处理步骤
# 数据划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 感知机分类模型
# ...(之前的感知机代码)
# K近邻分类模型
print("训练K近邻分类器...")
knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
scores = cross_val_score(knn_clf, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy')
print(f"KNN CV平均得分: {scores.mean():.3f} (+/- {scores.std() * 2:.3f})")
# 朴素贝叶斯分类模型
# ...(之后的代码)
# 决策树分类模型
# ...(之后的代码)
# 逻辑回归分类模型
# ...(之后的代码)
请确保在运行此代码之前,你已经完成了数据导入、预处理、特征提取等步骤,并成功划分了训练集和测试集。此外,根据你的数据集特性,你可能需要调整 n_neighbors
参数或其他KNN模型参数以获得最佳性能。