Ejemplos de KNearestNeighbor.eval_accuracy en Python

Lenguaje de programación: Python

Namespace/Package Name: models.classifiers.k_nearest_neighbor

Clase / Tipo: KNearestNeighbor

Método / Función: eval_accuracy

Ejemplos en hotexamples.com: 2

Python KNearestNeighbor.eval_accuracy - 2 ejemplos encontrados. Estos son los ejemplos en Python del mundo real mejor valorados de models.classifiers.k_nearest_neighbor.KNearestNeighbor.eval_accuracy extraídos de proyectos de código abierto. Puedes valorar ejemplos para ayudarnos a mejorar la calidad de los ejemplos.

Métodos usados con frecuencia

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train(5)

eval_accuracy(2)

predict(2)

cross_validate(1)

eval_distances(1)

eval_time(1)

Ejemplo n.º 1

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Archivo: knn.py Proyecto: KellyChan/python-examples

def k_classifier(X_train, Y_train, X_test, Y_test, k):
    classifier = KNearestNeighbor()
    classifier.train(X_train, Y_train)
    Y_test_predictions = classifier.predict(X_test, k=k, distance_type='euclidean_no_loop')
    accuracy = classifier.eval_accuracy(Y_test, Y_test_predictions)
    return [accuracy, Y_test_predictions]

Ejemplo n.º 2

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Archivo: knn.py Proyecto: KellyChan/python-examples

def predict_with_distances(X_train, Y_train, X_test, Y_test):

    classifier = KNearestNeighbor()
    classifier.train(X_train, Y_train)

    Y_test_predictions = classifier.predict(X_test, k=1, distance_type='manhattan_two_loops')
    classifier.eval_accuracy(Y_test, Y_test_predictions)

    Y_test_predictions = classifier.predict(X_test, k=1, distance_type='manhattan_one_loop')
    classifier.eval_accuracy(Y_test, Y_test_predictions)

    Y_test_predictions = classifier.predict(X_test, k=1, distance_type='manhattan_no_loop')
    classifier.eval_accuracy(Y_test, Y_test_predictions)

    Y_test_predictions = classifier.predict(X_test, k=1, distance_type='euclidean_two_loops')
    classifier.eval_accuracy(Y_test, Y_test_predictions)

    Y_test_predictions = classifier.predict(X_test, k=1, distance_type='euclidean_one_loop')
    classifier.eval_accuracy(Y_test, Y_test_predictions)

    Y_test_predictions = classifier.predict(X_test, k=1, distance_type='euclidean_no_loop')
    classifier.eval_accuracy(Y_test, Y_test_predictions)