我尝试对一些RMS_特征进行KNN分类,这些特征是我从一些传感器数据中提取的。 标记的传感器数据如下所示:
RMS_x RMS_y RMS_z RMS_euclidian labels
0.137221994086372451 0.141361458137922474 0.373367693426083891 0.422156809730974525 1
0.653967197231734354 0.523601431745291057 0.857427471986578205 1.19875494747598155 0
0.547301970096429224 0.510460963300706561 0.851980921284600901 1.13401116915058431 1
0.200317415034924756 0.137815296326320835 0.353579753893964288 0.429113930129869203 1
0.802069910360720617 0.752364652538367706 0.909861874144165417 1.42731122797950638 1
0.879041000013726426 0.746218766636731257 0.88728425792715937 1.45493260385191925 1
0.144637160351783728 0.117846411938445361 0.445677862167030925 0.483152607141023704 0
0.142457833655985133 0.0730350196404254831 0.287273765845172724 0.328868613593180703 0
0.0866202724953416131 0.0616184109162635982 0.266749047302988929 0.287149707309732383 1
0.839153663116914195 0.714433206853633651 0.785256227002287477 1.35322615235723642 0
0.112852384316477455 0.113895536346822021 0.298205076872631036 0.338576611298323393 1
1.03867993617356702 0.860906249377046295 0.826493656885982309 1.58212115367273398 1
1.08309298701834544 0.777872116663065438 0.107827834335941439 1.33783492638956725 0
0.269545256634713071 0.173020210546502379 0.396383770058648055 0.509618221610782407 0
2.82554170256769766 2.75559888003772846 2.72907654403846411 4.79842368740352843 0
0.956220220626555983 0.849082605233856036 1.16655931706066363 1.73094165732610805 0
0.393801166109265799 0.283932207763270439 0.591509176401210479 0.765231966661861884 0
0.809556622304495543 0.540659060535479075 0.909773758642383967 1.3324347775296399 0
我提取数据并在其上使用KNN的代码如下所示:
^{pr2}$首先,我将csv文件中的数据提取到panda数据帧中。然后,我提取标签并分割数据集进行训练和测试。在最后一步中,我想看看拟合的knn模型是否可以预测我的测试数据集,但尽管我拟合了数据,但模型抛出了异常:
NotFittedError("This KNeighborsClassifier instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this method.",)
我是否以错误的方式拟合数据?谢谢你的帮助。在
看起来您没有正确地匹配KNeighborsClassifier(例如,看看Scikit-learn website上的示例)。在
试试这个:
相关问题 更多 >
编程相关推荐