使用KNN模型进行多标签分类（Python）

最新推荐文章于 2024-05-15 15:48:29 发布
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本文介绍如何使用Python和scikit-learn库实现KNN模型进行多标签分类。通过创建数据集，进行数据预处理（包括标准化和二值化），训练KNN模型，以及对新样本进行预测，展示了完整的流程。注意KNN性能可能受特征选择和距离度量影响，实际应用中需要适当调整优化。

使用KNN模型进行多标签分类（Python）

多标签分类是一种机器学习任务，旨在为每个输入样本预测多个相关标签。K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种简单而有效的分类算法，它可以用于解决多标签分类问题。在本文中，我们将探讨如何使用Python和KNN模型进行多标签分类。

首先，我们需要准备我们的数据集。多标签分类数据集通常包含多个特征和对应的标签。假设我们有一个包含N个样本的数据集，每个样本有M个特征和K个标签。我们可以使用NumPy库来表示和操作数据。

import numpy as np

# 创建样本特征集
X = np.array([[1, 2,
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使用KNN算法进行多标签分类实战
与其临渊羡鱼,不如退而结网
06-14 447
在机器学习领域中，多标签分类是一个需要解决的重要问题。多标签分类指的是为一组对象同时预测多个分类标签的任务。而K-近邻算法（KNN）则是一种简单易懂且常用的分类算法，同时也可以用于多标签分类问题。本文将介绍如何使用Python实现基于KNN算法的多标签分类，并给出相应代码。从结果中可以看出，使用KNN算法进行多标签分类时，F1-Score为0.722，Hamming Loss为0.143。综上所述，本文介绍了如何使用Python实现KNN算法进行多标签分类，并给出了相应的代码。
多目标分类实战——使用KNN模型（Python）
m0_47037246的博客
05-04 705
在实际应用中，我们常常需要对数据进行多目标分类，这种情况下传统的二元分类或多元分类已经无法满足我们的需求。首先，我们需要准备我们的数据集。在多目标分类问题中，我们需要针对每一个目标进行预测，因此我们需要对每个目标构建一个单独的KNN模型。由于我们需要针对每个目标构建一个单独的KNN模型，因此我们需要分别对每个目标进行训练和测试。虽然我们需要为每个目标变量构建一个单独的KNN模型，但是这种方法通常可以帮助我们获得更高的预测精度。在这个例子中，由于数据集比较简单，因此我们的模型可以达到非常高的精度。
KNN算法处理多元分类任务
源滚滚编程
05-15 511
这个案例还是基于之前的案例进行改造。# KNN 分类器# 画图工具# 数据集拆分工具# 数据分析# 生成样本数为200，分类为2的数据集# 创建knn分类器# 画图# 绘制数据集# 把新的数据点用五角星表示出来plt.show()# 预测。
KNN多类分类
12-30
KNN的java简单实现多类分类,数据集来自Iris
ML-KNN(多标签分类)
aiaiai010101的博客
09-27 1万+
ML-kNN 多标签k近邻算法 MLL Week 1 ML-kNN 多标签k近邻算法 MLL Week 1 传统kNN多标签kNN   学习张敏灵老师的《ML-kNN: a lazy learning approach to multi-label learning》的学习笔记。 传统kNN   k近邻算法(k-Nearest Neighb
kNN.zip_KNN 分类 python_knn_knn python实现_knn分类python_数字数据集
09-23
在KNN算法中，我们不预先建立任何模型，而是通过计算待分类样本与已知类别样本之间的距离，找出最近的K个邻居，然后根据这K个邻居的类别进行投票来决定待分类样本的类别。 Python是数据科学领域广泛使用的编程语言...
knn.zip_KNN 分类 python_knn_knn python实现_python knn
09-24
下面是一个简单的KNN分类器的Python代码示例（对应压缩包中的`knn.py`）： ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn....
分类分析|KNN分类模型及其Python实现
皖山文武
04-24 1936
KNN是一种基于类比学习的分类算法，其算法原理是在训练数据集中找出K个与预测样本距离最近且最相似的样本，这些样本大部分属于哪个类别，则该预测样本也属于哪个类别。
kNN.rar_KNN 分类 python_分类 Python
09-21
Python中有很多库支持KNN算法的实现，如`sklearn`（Scikit-learn）是最常用的机器学习库之一，它提供了便捷的KNN接口。首先，我们需要导入必要的库： ```python from sklearn.neighbors import ...
使用KNN算法进行多输出分类（Python）
HackVibe的博客
09-07 360
通过计算待分类样本与训练集中各个样本之间的距离，然后选择距离最近的K个样本，根据它们的标签进行投票决定待分类样本的类别。在多输出分类问题中，每个样本可能属于多个类别，因此我们需要对KNN算法进行一些修改。我们可以将每个特征表示为一个向量，而每个类别可以表示为一个向量的集合。K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的机器学习算法，可用于多输出分类问题。该函数接收一个待分类样本和训练集作为输入，并返回预测的类别。我们可以选择一个待分类样本，然后使用KNN算法进行预测。
KNN（K近邻分类器）Python3实现
天上掉下两毛钱
06-06 7953
K近邻分类器（KNN） KNN：通过计算待分类数据点与已有数据集中的所有数据点的距离。取距离最小的前K个点，根据少数服从多数的原则，将这个数据点划分为出现次数最多的那个类别。 例如：图中的X点，通过计算X于所以分类点的欧式距离，然后进行排序，选择最近的前5个点做投票。可以发现X离W1分类区域点的数量最多，那么我们就认为X的分类为W1. 下面说一下代...
多标签学习模型（一）：Multi Label Knn
weixin_42892235的博客
08-23 2478
1.什么是多标签分类问题 2.传统的KNN算法 3.为什么传统的KNN算法不能够处理多标签问题 4.ML KNN的推导 5.ML KNN是如何解决多标签问题的 6.总结
多标签分类算法 MK-KNN： A Lazy Learning approach to Multi-Label Learning
糖葫芦君的博客
11-29 3860
1. 多标签学习 多标签学习起源于文本分类问题中遇到的概念歧义的困难，每个文本可能同时属于多个主题。再多标签学习中，训练集由样本同时与多个标签相关，我们的任务是通过分析已知标签集的训练样本来预测未观测样本的标签集。我将在这里介绍一个多标签lazy学习方法–ML-KNN，它是由传统的K-Nearest Neighbor（K最近邻算法）衍生而来。首先，与KNN一样，对于每个未观测样本，找出其训练集中的...
多标签多分类机器学习及Python实现
ic_design11的博客
09-16 3741
多标签多分类主要有两种解决方案： ①改造数据适应算法 这种做法不推荐，因为会损失数据的质量 ②改造算法适应数据 目前主流的算法包括ML-KNN、ML-DT、Rank-SVM、CML等，其中ML-KNN算法思想最简单，最朴素。 ML-KNN借鉴了KNN的思想寻找K个近邻样本，并运用贝叶斯条件概率，来计算当前标签为1和0的概率，概率大的标签定为样本最终的标签。 代码实现如下： import numpy as np import pandas as pd//导入常用库 //编写ML-KNN算法 d
【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题
weixin_48618536的博客
07-01 2803
分类算法是一类机器学习算法，用于将不同的数据实例分到预定义的类别或标签中。以下是一些常见的分类算法：逻辑回归（Logistic Regression）：通过对线性函数应用sigmoid函数，将数据映射到一个概率值，然后根据阈值对数据进行二分类。决策树（Decision Tree）：构建一棵树状结构来表示特征之间的关系，并根据特征的取值分割数据，最终将数据分到不同的类别中。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：寻找一个超平面来确保不同类别的数据之间的最大间隔。
【NLP】多标签对比学习(KNN)
nghhfgh的博客
01-10 1305
ACL2022的一篇对比多标签分类的文章的部分解读
KNN二分类和五分类算法
weixin_46737718的博客
11-14 2414
KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。 KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。 ...
【数据挖掘】XGBoost的多输出标签（multi-label）预测攻略MultiOutputRegressor/MultiOutputClassifier
我的技术栈碎碎念空间
07-14 8652
之前一直在想一个问题：我可以用Softmax回归做多分类问题（判断图中是猫还是狗还是大象），但如果是多标签呢？（同时要判断图中衣服的款式、颜色和大小）这个问题一直留在我心中，我也去找了多标签分类/回归的推导，但是仍然不知道如何通过代码实现这个多标签预测问题。 这次在做多标签预测时，发现了sklearn库竟然是可以直接支持多标签预测及指标衡量的！不管我们有多少个不同独立的labels，都可以通过sklearn将多个标签包裹在其中，进行一次性的训练，并得到最终的损失/精度指标。 要使用的就是：sklearn中的
基于ML-KNN的多标签分类算法
热门推荐
liumy601的专栏
04-12 1万+
     最近有一个项目需要用多标签分类思想来建模，之前对这块不是太了解，查了一些论文，发现目前主流的算法包括ML-KNN、ML-DT、Rank-SVM、CML等，其中ML-KNN算法思想最简单，结合原始论文，本文大概介绍下算法思想和代码实现。      ML-KNN借鉴了KNN的思想寻找K个近邻样本，并运用贝叶斯条件概率，来计算当前标签为1和0的概率，概率大的标签定为样本最终的标签，这就是ML-...
使用knn进行水果分类Python
最新发布
03-18
### 使用 Python 和 KNN 实现水果分类 以下是基于 KNN 算法实现水果分类的具体方法： #### 数据准备 在实际应用中，通常会先加载并预处理数据。这里假设有一个名为 `fruits_df` 的 Pandas DataFrame 表格，其中包含了关于不同水果的质量 (`mass`)、宽度 (`width`)、高度 (`height`) 及颜色评分 (`color_score`)。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设 fruits_df 是已有的数据表 fruit_name_dict = dict(zip(fruits_df['fruit_label'], fruits_df['fruit_name'])) print(fruit_name_dict) X = fruits_df[['mass', 'width', 'height', 'color_score']] y = fruits_df['fruit_label'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=1/4, random_state=0) print('数据集样本数：{}, 训练样本数：{}, 测试集样本数：{}'.format(len(X), len(X_train), len(X_test))) ``` 上述代码实现了将原始数据划分为训练集和测试集的操作[^2]。 --- #### 构建模型 通过 Scikit-Learn 库中的 `KNeighborsClassifier` 类可以快速构建 KNN 模型。 ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 初始化 KNN 模型 (设置 k=3) knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn_model.fit(X_train, y_train) ``` 在这里，参数 `n_neighbors=3` 定义了用于分类的最近邻居数量 \( K \)[^1]。 --- #### 预测与评估 完成模型训练后，可以通过测试集验证其性能。 ```python # 对测试集进行预测 predictions = knn_model.predict(X_test) # 输出部分预测结果及其对应的标签名称 for i in range(5): # 显示前五个预测结果作为示例 print("预测值: {}, 真实值: {}".format(predictions[i], y_test.iloc[i])) # 打印准确率 accuracy = knn_model.score(X_test, y_test) print("模型准确率为 {:.2f}%".format(accuracy * 100)) ``` 此过程展示了如何利用测试数据评估模型的表现，并打印出预测结果与真实标签之间的匹配情况[^3]。 --- #### 距离度量的选择 默认情况下，Scikit-Learn 中使用的距离度量方式为欧氏距离（Euclidean Distance），但也可以指定其他选项比如曼哈顿距离（Manhattan Distance）或者闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）。如果希望更改，默认配置可通过如下方式进行调整： ```python knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, metric='manhattan') ``` 此处指定了曼哈顿距离作为衡量标准。 --- ### 总结 以上即为完整的流程说明——从数据分割到最终评价整个环节都涵盖了必要的操作细节。值得注意的是，在实际运用过程中可能还需要进一步优化超参如选取最佳的 \( K \) 值等步骤未在此赘述。
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