文件名称:
【机器学习实战】利用KNN和其他分类器对手写数字进行识别
开发工具:
文件大小: 134kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-21
详细说明：一、在sklearn中创建KNN分类器
KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, algorithm=’auto’, leaf_size=30)
看一下这几个参数：
1. n_neighbors：即 KNN 中的 K 值，代表的是邻居的数量。如果K 值比较小，会造成过拟合；如果 K 值比较大，无法将未知物体分类出来。一般我们使用默认值 5。
2. weights：是用来确定邻居的权重，有两种方式：
weights=‘uniform’，代表所有邻居的权重相同；
weights=‘distance’，代表权重是距离的倒数，即与距
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