KNN-shap分类器多分类器自带数据集Python 代码多分类不是二分类 多分类问题图少没有二分类问题 自带数据集可以直接运行图所见即所得图少就是图少在机器学习领域多分类问题相较于二分类更为复杂但同样十分常见。今天咱们就借助Python自带数据集来实现一个KNN - shap分类器解决多分类问题而且会尽量少涉及图毕竟多分类问题中图确实相对二分类少嘛。1. 导入必要的库首先我们得导入一堆有用的库它们就像我们在机器学习战场的武器。from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import shap import numpy as np这里loadiris是用来加载我们的自带数据集鸢尾花数据集。traintest_split帮助我们把数据分成训练集和测试集KNeighborsClassifier就是我们要用的KNN分类器shap库则用于计算SHAP值numpy是Python做数值计算必不可少的基础库。2. 加载数据集iris load_iris() X iris.data y iris.target这几行代码简单明了load_iris()加载鸢尾花数据集数据集里的数据特征赋值给X对应的分类标签赋值给y。鸢尾花数据集包含了不同鸢尾花的一些特征数据比如花瓣长度、宽度等而我们要做的就是根据这些特征判断鸢尾花的种类这是个典型的多分类问题有三种鸢尾花类别哦不是二分类那种简单的两类。3. 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.3, random_state42)testsize 0.3意味着我们把30%的数据作为测试集剩下70%就是训练集啦。randomstate 42设置了随机种子这样每次运行代码划分的数据集都是一样的方便我们复现结果。4. 训练KNN分类器knn KNeighborsClassifier(n_neighbors 5) knn.fit(X_train, y_train)这里我们创建了一个KNN分类器nneighbors 5表示我们让算法在做预测的时候考虑5个最近邻。然后用训练数据Xtrain和y_train来训练这个分类器让它学习数据中的模式。5. 预测与评估y_pred knn.predict(X_test) accuracy np.mean(y_pred y_test) print(f模型的准确率为: {accuracy})先用训练好的KNN分类器对测试集Xtest进行预测得到预测结果ypred。然后通过比较预测结果ypred和真实标签ytest来计算准确率简单的取平均值操作就可以得到模型在测试集上的准确率啦。6. SHAP值分析可选看需求explainer shap.KernelExplainer(knn.predict_proba, X_train) shap_values explainer.shap_values(X_test)如果我们想知道每个特征对模型预测的影响程度就可以用SHAP值来分析。KernelExplainer是shap库中用来计算SHAP值的一种方法这里我们用训练集数据初始化它。然后计算测试集数据的SHAP值这些值后续就可以用来直观地展示哪些特征在模型预测中起到了关键作用。KNN-shap分类器多分类器自带数据集Python 代码多分类不是二分类 多分类问题图少没有二分类问题 自带数据集可以直接运行图所见即所得图少就是图少多分类问题虽然图少但通过以上代码实现和分析我们也能很好地借助KNN - shap分类器解决基于Python自带数据集的多分类任务啦。