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文档简介

kNN，逻辑回归及SVM。对应的超参数为：kNNn_neighbors及闵式距离的p逻辑回归的正则项系数CSVM的正则项系数C3 fruit_data.csv，595mass:水果质量width:水果的宽度height:水果的高度color_score0-10.851.000.750.85:橙色0.650.75:黄色0.450.65:绿色如图所示： /color_score.jpg#数据 地址 *问题拆解提示：1*问题解决提示：1.使用scikit-learn中的网格搜索GridSearchCV()(*estimator*param_grid*cv#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.svmimportSVCCATEGRORY_LABEL_DICT= 'mandarin': }#使用的特征列FEAT_COLS=['mass','width','height',defmain():fruit_data=#处理样本的字符串，添加label一列作为预测fruit_data['label']=#4列水果的属性作为样本特征Xfruit_data[FEAT_COLS].values#label列为样本y=#划分数据集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=1/5,#建立kNN、逻辑回归和SVMmodel_dict={'kNN':{'n_neighbors':[5,15,'p':[1,'LogisticRegression':{'C':[1e-2,1,'SVM':{'C':[1e-2,1,}formodel_name(model,model_params)inmodel_dict.items():#1.使用网格搜索为模型选择最优的超参数clf=GridSearchCV(estimator=model,param_grid=model_params,cv=3)clf.fit(X_train,y_train)best_model=#验证acc=best_model.score(X_test,print('{}模型的预测准确率：{:.2f}%'.format(model_name,acc*100))print('{}模型的最

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