K近邻回归原理详解及Python代码示例
K近邻回归原理详解
K近邻回归(K-Nearest Neighbors Regression, KNN)是一种基于实例的学习算法,用于解决回归问题。它通过找到输入数据点在特征空间中最相似的K个邻居(即最近的K个数据点),并使用这些邻居的平均值来预测目标值。
目录
K近邻回归原理详解
1. 基本概念
2. 工作原理
3. 优点
4. 缺点
5. 实际应用
Python代码示例
代码解释
1. 基本概念
KNN回归的基本思想是“相似的数据点具有相似的目标值”。它不需要显式的训练过程,而是直接在输入数据上进行预测,因此属于懒惰学习算法(Lazy Learning)。
2. 工作原理
KNN回归的工作流程如下:
- 选择K值:确定用于预测的邻居数量K,这个参数对模型性能有很大影响。
- 计算距离:对于每个待预测的数据点,计算它与训练集中所有数据点的距离。常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
- 找到K个最近邻:根据计算的距离,从训练集中找到K个距离最近的数据点。
- 预测目标值:将这K个最近邻的数据点的目标值进行平均,得到待预测数据点的预测值。
3. 优点
- 简单易懂:KNN回归原理简单,易于实现和理解。
- 无需训练:KNN回归不需要训练过程,因此在数据更新时无需重新训练模型。
- 灵活性高:KNN回归对数据分布没有假设,可以处理非线性数据。
4. 缺点
- 计算开销大:在预测时需要计算所有训练数据点的距离,对于大规模数据集效率较低。
- 存储需求高:需要存储所有训练数据,内存开销大。
- 对噪声敏感:对数据中的噪声和异常值敏感,可能影响预测结果。
- 参数选择困难:K值的选择对模型性能影响较大,需通过交叉验证等方法确定最佳K值。
5. 实际应用
KNN回归在许多实际应用中表现良好,适用于回归、分类以及其他需要基于相似性进行预测的问题,如推荐系统、模式识别等。
Python代码示例
以下是一个完整的Python代码示例,用于实现K近邻回归。我们将使用scikit-learn
库来构建和评估模型。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 生成一些示例数据
np.random.seed(0)
x = np.sort(5 * np.random.rand(100, 1), axis=0)
y = np.sin(x).ravel()
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(20)) # 添加噪声# 可视化原始数据
plt.scatter(x, y, s=20, edgecolor="black", c="darkorange", label="data")
plt.title("Original Data")
plt.show()# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
x_scaled = scaler.fit_transform(x)# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)# 创建K近邻回归模型并进行拟合
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(x_train, y_train)# 预测结果
y_train_pred = knn.predict(x_train)
y_test_pred = knn.predict(x_test)# 可视化拟合结果
x_test_sorted = np.sort(x_test, axis=0)
y_test_pred_sorted = knn.predict(x_test_sorted)plt.figure()
plt.scatter(x_train, y_train, s=20, edgecolor="black", c="darkorange", label="train data")
plt.scatter(x_test, y_test, s=20, edgecolor="black", c="blue", label="test data")
plt.plot(x_test_sorted, y_test_pred_sorted, color="green", label="predictions", linewidth=2)
plt.title("K-Nearest Neighbors Regression")
plt.legend()
plt.show()# 打印模型参数和均方误差
train_mse = mean_squared_error(y_train, y_train_pred)
test_mse = mean_squared_error(y_test, y_test_pred)
print("Train Mean Squared Error:", train_mse)
print("Test Mean Squared Error:", test_mse)
代码解释
-
数据生成:
- 生成100个随机点,并将这些点排序。
- 使用正弦函数生成目标值,并在部分数据上添加随机噪声以增加数据的复杂性。
-
数据可视化:
- 绘制生成的原始数据点,用散点图表示。
-
数据标准化:
- 使用
StandardScaler
对数据进行标准化处理,以使得输入特征具有零均值和单位方差。
- 使用
-
数据划分:
- 将数据划分为训练集和测试集,训练集占80%,测试集占20%。
-
创建K近邻回归模型:
- 使用
KNeighborsRegressor
类构建K近邻回归模型,设置参数n_neighbors=5
表示选择5个最近邻。
- 使用
-
模型训练:
- 在训练数据上训练K近邻回归模型。
-
结果预测:
- 在训练集和测试集上进行预测,生成预测结果。
-
可视化拟合结果:
- 绘制训练数据、测试数据及模型的预测结果,观察模型的拟合效果。
-
模型评估:
- 计算并打印训练集和测试集的均方误差(MSE),评估模型的拟合性能。
相关文章:
K近邻回归原理详解及Python代码示例
K近邻回归原理详解 K近邻回归(K-Nearest Neighbors Regression, KNN)是一种基于实例的学习算法,用于解决回归问题。它通过找到输入数据点在特征空间中最相似的K个邻居(即最近的K个数据点),并使用这些邻居的…...
idea 开发工具properties文件中的中文不显示
用idea打开一个项目,配置文件propertise中的中文都不展示,如图: 可修改idea配置让中文显示: 勾选箭头指向的框即可,点击应用保存,重新打开配置文件,显示正常...
让DroidVNC-NG支持中文输入
DroidVNC-NG支持控制端输入内容,但是仅支持英文字符,如果需要控制输入法软键盘输入中文的话就没办法了,经过摸索找到了解决办法。 这个解决办法有个条件就是让DroidVNC-NG成为系统级应用(这个条件比较苛刻)ÿ…...
android dialog 显示时 activity 是否会执行 onPause onStop
当一个 Android Dialog 显示时,当前 Activity 通常不会执行 onPause 或 onStop 方法。Dialog 是附加到 Activity 上的一个窗口,它不会中断或替换当前的 Activity,因此 Activity 的生命周期方法 onPause 和 onStop 不会被调用。 然而…...
如何在MySQL中按字符串中的数字排序
在管理数据库时,我们经常遇到需要按嵌入在字符串中的数字进行排序的情况。这在实际应用中尤为常见,比如文件名、代码版本号等字段中通常包含数字,而这些数字往往是排序的关键。本文将详细介绍如何在MySQL中利用正则表达式提取字符串中的数字并…...
memcacheredis构建缓存服务器
Memcached&Redis构建缓存服务器 前言 许多Web应用都将数据保存到 RDBMS中,应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。但随着数据量的增大、访问的集中,就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、 网站显示延迟等重大影响。Memcached/redis是高性能…...
Linux基础- 使用 Apache 服务部署静态网站
目录 零. 简介 一. linux安装Apache 二. 创建网页 三. window访问 修改了一下默认端口 到 8080 零. 简介 Apache 是世界使用排名第一的 Web 服务器软件。 它具有以下一些显著特点和优势: 开源免费:可以免费使用和修改,拥有庞大的社区支…...
接口自动化测试框架实战(Pytest+Allure+Excel)
🍅 视频学习:文末有免费的配套视频可观看 🍅 点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快 1. Allure 简介 Allure 框架是一个灵活的、轻量级的、支持多语言的测试报告工具,它不…...
如何预防和处理他人盗用IP地址?
IP地址的定义及作用 解释 IP 地址在互联网中的作用。它是唯一标识网络设备的数字地址,类似于物理世界中的邮政地址。 1、IP地址盗窃的定义 解释一下什么是IP地址盗用,即非法使用他人的IP地址或者伪造IP地址的行为,这种行为可能引发法律和安…...
【ai】李沐 动手深度学学v2 环境安装:anaconda3、pycharm、d2
cuda-toolkit cuda_12.5.0_windows_network.exe 官方课程网站 第二版资源下载release版本 pycharm版本 李沐 【动手学深度学习v2 PyTorch版】 课程笔记 CUDA 选择11, 实际下载 12.5.0...
前后端分离对软件行业及架构设计的影响
在软件开发领域,前后端分离是一种越来越流行的架构设计模式。这种方法将用户界面(前端)与服务器逻辑(后端)分离开来,允许它们独立开发、测试和部署。本文将探讨前后端分离对软件行业和架构设计的影响&#…...
深入解析Dubbo架构层次
什么是Dubbo? Dubbo是阿里巴巴开源的一款高性能优秀的服务框架,致力于提供高性能和透明化的 RPC 远程服务调用方案,以及 SOA 服务治理方案。它的主要功能包括: 远程通信:提供高效的远程通信能力。负载均衡࿱…...
关于GPIO的上拉、下拉,无上下拉
1.GPIO_PULLUP(上拉) 作用和原理 作用:上拉模式会在GPIO引脚和电源电压(Vcc)之间连接一个内部上拉电阻。原理:当引脚配置为输入模式时,如果引脚没有连接到其他外部电路,内部上拉电…...
Python 语法基础二
7.常用内置函数 执行这个命令可以查看所有内置函数和内置对象(两个下划线) >>>dir(__builtins__) [__class__, __contains__, __delattr__, __delitem__, __dir__, __doc__, __eq__, __format__, __ge__, __getattribute__, __getitem__, __gt…...
HTML5与HTML:不仅仅是标签的革新
当我们提到HTML5,很多人会想到这是HTML的一个升级版本,增加了许多新的标签和特性。然而,HTML5带来的变化远不止于此。它是一个全面的网页开发框架,重新定义了网络应用程序的构建方式,为开发者提供了前所未有的灵活性和…...
Mybatis面试学习
1.介绍一下mybatis mybatis是一个半自动的ORM的框架,ORM就是对象关系映射。(对象指的是Java对象,关系指的是数据库中的关系模型,对象关系映射,指的就是在Java对象和数据库的关系模型之间建立一种对应关系)…...
el-date-picker设置时间范围
下面这种写法会报错:找不到expirationDate,这是因为涉及到this的指向问题 在普通函数中,this 的上下文并不指向 Vue 组件实例,而是取决于函数的调用方式或者是否使用了严格模式 <el-date-pickerclass"date-icon-common&q…...
Links: Challenging Puzzle Game Template(益智游戏模板)
链接:挑战益智游戏 《Links》是一款独特且具有挑战性的益智游戏,即将发布。 每个级别都会向玩家展示不同的棋盘。目标是通过移动和旋转所有棋子来连接它们。每个棋子都有自己的特点和功能-你可以移动它们,旋转它们,或者两者兼而有之。连接所有棋子,以解决难度和挑战不断增…...
java基于ssm+jsp 仓库智能仓储系统
1管理员功能模块 管理员登录,通过填写用户名、密码等信息,输入完成后选择登录即可进入智能仓储系统 ,如图1所示。 图1管理员登录界面图 智能仓储系统 ,在智能仓储系统可以查看个人中心、公告信息管理、员工管理、供应商管理、商…...
第24篇 滑动开关控制LED<二>
Q:如何使用Intel FPGA Monitor Program创建滑动开关控制LED工程并运行呢? A:创建工程的基本过程与前面的Intel FPGA Monitor Program的使用<三>一样,不同的地方是,本实验工程用到了开发板的外设硬件LED和SW&…...
Redis单例部署
目录 1. 概述2. 参考3. 环境4. 部署4.1 操作系统4.1.1 修改系统参数4.1.2 关闭透明大页内存4.1.3 修改系统限制 4.2 安装Redis4.2.1 下载Redis4.2.2 创建redis账号4.2.3 添加Redis环境变量4.2.4 创建Redis使用目录4.2.5 安装Redis4.2.6 手动修改配置文件(**可跳过&a…...
HarmonyOS4升级到Harmonyos Next(Api 11)学习捷径
HarmonyOS4升级到Harmonyos Next(Api 11)学习捷径,新技术学习路上少走弯路。HarmonyOS NEXT和HarmonyOS 4的基本语法都是一样的,但是还有一些区别。如果你学会HarmonyOS4,那么HarmonyOS Next也自然而然的会了。 Harmon…...
[电子电路学]电路分析基本概念1
第一章 电路分析的基本概念和基本定律 电路模型 反映实际电路部件的主要电磁性质的理想电路元件及其组合,是实际电路电气特性的抽象和近似。 理想电路元件 实际电路器件品种繁多,其电磁特性多元而复杂,分析和计算时非常困难。而理想电路元件…...
Linux bash: /usr/local/gcc/bin/gcc: 不是目录
ln -s /usr/local/bin/gcc /usr/bin/gcc ln -s /usr/local/bin/g /usr/bin/g 创建的软连接不生效 问题: [rootdev003 local]# gcc -v bash: /usr/local/gcc/bin/gcc: 不是目录 或者 [rootdev003 local]# gcc -v bash: /usr/local/bin/gcc: 没有那个文件或目录 解决&…...
vue项目中,pnpm不能用-解决
方法四:解决 PowerShell 执行策略问题 如果你决定继续使用 PowerShell,并且遇到执行策略问题,可以尝试以下方法解决: 永久更改执行策略: 在管理员权限的 PowerShell 中运行以下命令,以永久更改执行策略&am…...
数据处理python
1.列筛选 (1)某一列&某几列 对于一个表单里面的数据,如果我们想要对于这个表单里面的数据进行处理,我们可以一列一列进行处理,也可以多列一起进行处理; 一列一列处理: 只需要在这个dataf…...
【MotionCap】SLAHMR 在 Colab 的demo运行笔记
【MotionCap】SLAHMR slahmr将人类和相机运动与野外视频分离 CVPR 2023跳至主要内容 SLAHMR (supports 4D Humans).ipynb SLAHMR (supports 4D Humans).ipynb_笔记本已移除星标Google Colab demo for: SLAHMR - Simultaneous Localization And Human Mesh Recovery @inproc…...
Qt-Advanced-Docking-System示例程序
写了一些简单的示例程序,帮助我更好地使用和了解Qt-Advanced-Docking-System 1.写一个如图页面布局的程序 m_pDockMangernew ads::CDockManager(this);this->setCentralWidget(m_pDockManger);ads::CDockWidget* centerDockWidgetnew ads::CDockWidget("中…...
戴尔笔记本重装系统?笔记本卡顿失灵?一键重装系统!
随着科技的快速发展,笔记本电脑已成为我们日常生活和工作中不可或缺的工具。然而,随着时间的推移,笔记本可能会遇到各种问题,如系统卡顿、失灵等。这时,重装系统往往是一个有效的解决方案。本文将详细介绍如何在戴尔笔…...
ViewController 的常用跳转及返回方法
ViewController 的常用跳转及返回方法 ViewController 的常用跳转及返回方法模态跳转导航控制器选项卡控制器Storyboard 的 segues 方式跳转 ViewController 的常用跳转及返回方法 模态跳转 一个普通的视图控制器一般只有模态跳转的功能,这个方法是所有视图控制器…...
FFmpeg开发笔记(四十一)结合OBS与MediaMTX实现SRT直播推流
《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书的“10.2 FFmpeg推流和拉流”提到直播行业存在RTSP和RTMP两种常见的流媒体协议。除此以外,还有于2017年推出的SRT协议,相比常见的RTMP协议,SRT协议具有更低的延迟,并且消…...
探索AI的巅峰:详解GPT-3.5与GPT-4系列模型的区别
人工智能领域不断涌现出令人惊叹的技术突破,其中OpenAI的ChatGPT系列模型尤为引人注目。随着GPT-4的发布,技术开发者们对比分析其与前一代GPT-3.5的差异显得尤为重要。本文将深入探讨GPT-3.5和GPT-4系列模型的主要区别,帮助大家更好地理解和应…...
Linux-笔记 使用SCP命令传输文件报错 :IT IS POSSIBLE THAT SOMEONE IS DOING SOMETHING NASTY!
前言 使用scp命令向开发板传输文件发生报错,报错见下图; 解决 rm -rf /home/<用户名>/.ssh/known_hosts 此方法同样适用于使用ssh命令连接开发板报错的情况。 参考 https://blog.csdn.net/westsource/article/details/6636096...
计算机网络 静态路由及动态路由RIP
一、理论知识 1.静态路由 静态路由是由网络管理员手动配置在路由器上的固定路由路径。其优点是简单和对网络拓扑变化不敏感,缺点是维护复杂、易出错,且无法自动适应网络变化。 2.动态路由协议RIP RIP是一种基于距离向量的动态路由协议。它使用跳数作…...
Django实现部门管理功能
在这篇文章中,我们将介绍如何使用Django框架实现一个简单的部门管理功能。这个功能包括部门列表展示、添加新部门、编辑和删除部门等操作。 1. 项目设置 首先,确保你已经安装了Django并创建了一个新的Django项目。在项目中,我们需要创建一个名为app01的应用。 2.…...
概率论与数理统计期末复习
概率论常考知识点汇总 总括 1. 基础概率论 概率定义:理解概率是事件发生的可能性度量,范围从0(不可能)到1(必然发生)。概率公理:掌握概率的三大公理,即非负性、规范性和可加性。条…...
python 识别图片点击,设置坐标,离设置坐标越近的优先识别点击
import pyautogui import cv2 import numpy as np import mathdef find_and_click(template_path, target_x, target_y, match_threshold0.8):"""在屏幕上查找目标图片并点击。Args:template_path: 目标图片的路径。target_x: 预设的坐标 x 轴值。target_y: 预设…...
【实战教程】如何使用JMeter来轻松测试WebSocket接口?
1、websocket接口原理 打开网页:从http协议,升级到websocket协议,请求建立websocket连接服务器返回建立成功成功客户端向服务端发送匹配请求服务端选择一个客服上线服务器返回客服id客户端向服务器发送消息服务器推送消息给指定的客服服务器…...
【linux】详解——库
目录 概述 库 库函数 静态库 动态库 制作动静态库 使用动静态库 如何让系统默认找到第三方库 lib和lib64的区别 /和/usr/和/usr/local下lib和lib64的区别 环境变量 配置相关文件 个人主页:东洛的克莱斯韦克-CSDN博客 简介:C站最萌博主 相关…...
RuntimeError: “exp_vml_cpu“ not implemented for ‘Half‘
遇到 "exp_vml_cpu" not implemented for Half 这个运行时错误,意味着你尝试在一个操作中使用了半精度(Half 或 float16)数据类型,但是该操作在当前环境下并没有针对半精度数据类型的实现。 半精度(float16&…...
JVM之双亲委派机制
1.双亲委派机制 在Java中,类加载器具有层次结构。每个Java实现的类加载器中保存了一个成员变量叫“父”类加载器(parent),可以理解为上级,并不是继承关系。应用程序类加载器的parent父加载器是扩展类加载器࿰…...
Gemalto SafeNet Luna HSM服务器硬件监控指标解读
在现代化的信息安全体系中,硬件安全模块(HSM)扮演着至关重要的角色,它负责保护和管理敏感的数据和密钥。Gemalto SafeNet Luna HSM作为一款高性能的硬件安全模块,广泛应用于金融、政府和企业等领域。为了确保Luna HSM的…...
计算机视觉与人工智能领域常用期刊和会议缩写
在撰写论文时有时候会面临超篇幅的情况,这时候一个常用的操作便是使用期刊(会议)的缩写或者半缩写来替换期刊(会议)全称 为了方便自己后续使用相关的缩写 特此整理 如有不当之处 欢迎大家指正~~ 计算机视觉与人工智能…...
ONLYOFFICE桌面编辑器8.1版:个性化编辑和功能强化的全面升级
ONLYOFFICE是一款全面的办公套件,由Ascensio System SIA开发。该软件提供了一系列与微软Office系列产品相似的办公工具,包括处理文档(ONLYOFFICE Document Editor)、电子表格(ONLYOFFICE Spreadsheet Editor࿰…...
用一个实例看如何分享大量照片 续篇二,关于Exif (Exchangeable Image File) - 可交换图像文件
续篇二:说说关于照片隐含的 Exif (Exchangeable Image File) 可交换图像文件 数码照片的Exif 参数有很多,重要的Exif信息:拍摄日期、时间、拍摄器材、GPS信息。 当然这主要对自己的档案有意义,如果放到网上还是建议抹去这些信息。…...
使用Python自动化收集和处理视频资源的教程
在这篇教程中,我们将介绍如何利用Python脚本自动化收集和处理视频资源。这篇文章将帮助您掌握基本的网络自动化技术,并使用相关库进行视频资源的获取和保存。以下是具体的实现步骤和代码示例。 环境准备 在开始之前,请确保您的工作环境中已…...
字节数组输出流转换为Base64方法记录
1. 今天在做字节数组转换Base64的时候遇到一个问题,转换成的Base64字符串自动换行,导致传输失败 关键代码: ByteArrayOutputStream out new ByteArrayOutputStream(); ............. BASE64Encoder encoder new BASE64Encoder(); Stri…...
在eclipse中导入idea项目步骤
一、可以把其它项目的.project, .classpath文件拷贝过来,修改相应的地方则可。 1、.project文件只需要修改<name>xxx</name>这个项目名称则可 2、.classpath文件通常不用改, 二、右击 项目名 >选择“Properties”>选择 Re…...
海思SS928/SD3403开发笔记4——u盘挂载
首先一定要将u盘格式化成fat32。 挂载 mkdir /mnt/usb mount /dev/sda1 /mnt/usb成功示意图: 取消挂载 umount /mnt/usb...
偏微分方程算法之抛物型方程差分格式编程示例六(混合边界条件下C-N格式)
目录 一、研究问题 二、C++代码 三、计算结果 一、研究问题 对于混合边界条件下的抛物型偏微分方程求解,我们使用Crank-Nicolson格式(C-N格式),边界条件采用中心差商,即...