目前我正在做一个可能需要使用kNN算法来找到给定点的前k个最近邻居的项目,比如P. im使用python,sklearn包来完成这项工作,但是我们的预定义度量不是那些默认值指标 . 所以我必须使用用户定义的度量标准,来自sklearn的文档,可以找到here和here .
似乎最新版本的sklearn kNN支持用户定义的度量标准,但我无法找到如何使用它:
import sklearn
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np
from sklearn.neighbors import DistanceMetric
from sklearn.neighbors.ball_tree import BallTree
BallTree.valid_metrics
我已经定义了一个名为mydist = max(x-y)的度量,然后使用DistanceMetric.get_metric使其成为DistanceMetric对象:
dt=DistanceMetric.get_metric('pyfunc',func=mydist)
从文档中,该行应该如下所示
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=4, algorithm='auto',metric='pyfunc').fit(A)
distances, indices = nbrs.kneighbors(A)
但是我在哪里可以放入 dt
?谢谢
2 回答
您将度量标准传递为
metric
param,并将其他度量标准参数作为关键字参数传递给NN构造函数:前一个答案的一小部分 . 如何使用带有 additional arguments 的用户定义指标 .