KNN 只预测一个 class。使用 python 和 sklearn
KNN only predicting one class. Using python and sklearn
我有一个程序可以完美地处理已知数据集，例如威斯康星州乳腺癌数据。我创建了一个新颖的数据集，其中包含 100 个城市的当前气压和股价的未来走势。所以大约 100 个维度加上分类器（-1 或 1）。大约有 350 个数据实例。该算法显示出大约 80% 的准确率。
我的问题是，当我输入旧数据进行预测时，它只预测 1，而不是 -1。甚至当训练数据包含 -1 分类器时也是如此。非常感谢任何想法！
KNN 对 n 个最近的邻居进行投票。因此，当 n=5 时，您需要 3 个邻居投票 -1。如果 -1 很少出现并且 -1 没有聚集在一起，则这可能永远不会。建议您也尝试其他算法。
我有一个程序可以完美地处理已知数据集，例如威斯康星州乳腺癌数据。我创建了一个新颖的数据集，其中包含 100 个城市的当前气压和股价的未来走势。所以大约 100 个维度加上分类器（-1 或 1）。大约有 350 个数据实例。该算法显示出大约 80% 的准确率。
我的问题是，当我输入旧数据进行预测时，它只预测 1，而不是 -1。甚至当训练数据包含 -1 分类器时也是如此。非常感谢任何想法！
KNN 对 n 个最近的邻居进行投票。因此，当 n=5 时，您需要 3 个邻居投票 -1。如果 -1 很少出现并且 -1 没有聚集在一起，则这可能永远不会。建议您也尝试其他算法。