# 导包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from pandas import Series, DataFrame
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 导入数据
cancer = pd.read_csv('../data/cancer.csv',sep='\t')
cancer.head()
# 获取训练数据
# 取出Diagnosis列: 结果数据
target = cancer[['Diagnosis']]
target.shape
# 删除列: 'Diagnosis','ID'
cancer.drop(columns=['Diagnosis','ID'],inplace=True)
cancer.head(2)
# 使用train_text_split 处理数据
X_tr,X_te,y_tr,y_ts = train_test_split(cancer,target,test_size=0.2)
# 预测
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_tr,y_tr.Diagnosis)
y_ = knn.predict(X_te)
y_
# 查看模型得分
knn.score(X_tr,y_tr.Diagnosis)
# 查看预测得分
knn.score(X_te,y_ts.Diagnosis)
Knn使用train_text_split 处理数据
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