我正在寻找仅基于迭代的非堆栈（由于内存限制和最小的重构）的kd树插入。
我有一个完整的kd-tree
我在运行category_report和confussion_matrix代码时遇到错误。我不知道要解决它，我已经在google上寻找了，但还
我对数据分析和机器学习还很陌生。我已经在python的sklearn模块中对乳腺癌数据集进行了一些KNN分类分析
所以我正在看Tim机器学习教程系列中的技术，我看到他手动创建了这样的数组对象：
<pre><code>buyi
<pre><code>I have saved the csv file as well as .py file in the same directory. And I am reading the csv file.
data = p
我正在尝试在我的KNN模型上生成ROC曲线，但是给了我这个错误。
错误：预测格式无效。无法将其强制为
到目前为止，我已经将虹膜数据集分为训练集，值集和测试集。
我已经对knn进行了值1,5,10,15,20,30的训练
我有一个不平衡的数据集，称为酵母4。记录分为目标“正”和“负”两类。
积极阶层只占总比例的3％
我不确定下面的代码是否会执行，因为它长期停留在“计算预测”上。如果无法正常工作，我该怎么做
我使用sklearn为kNN写了一个代码，然后使用WEKA kNN比较了预测。使用10个测试集预测进行了比较，其中只有
我的一部分评估工作是使用一个for循环编写KNN分类器的代码，因此我想将每个训练示例与所有测试示例
我正在尝试为机器学习KNneighbors算法确定合适的邻居号。
<pre><code>from sklearn.neighbors import KNeighborsClassif
在执行DBSCAN之前，我需要找到最佳的epsilon值，所有点都是地理坐标，在将其转换为弧度以使用hasrsine度
我正在尝试在不同数据集中的新点数组中为每个元素找到最近的邻居，这将是快速的并且不会占用大量
我的数据就像：
<pre><code>sample1 = [[1, 0, 3, 5, 0, 9], 0, 1.5, 0]
sample2 = [[0, 4, 0, 6, 2, 0], 2, 1.9, 1]
sample3 = [[9, 7
使用距离作为权重的适合K近邻mod w / n_neighbors
-使用unif计算acc-拟合K近邻mod。权重，将minkowski距离度量的p
我目前正在对Iris数据集进行分类。我同时使用LDA和kNN方法对数据进行分类。我发现两者都非常准确，无
我需要计算 Iris 数据上每个 KNN 类的均值和标准差对。
我已经从包含一些分类参数的数据集中创建了一个excel。然后，我创建了一个测试数据集，并对这些数据
