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Performance-Comparison-of-kNN-and-GD
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2021-04-19
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kNN和GD的性能比较 关于 该项目旨在分析两种自定义书面回归算法与的最新实现方式之间的。 两种算法分别是k最近邻(KNN)和梯度下降(gd)。 两者都在python中完全实现。 比较的关键是这两种算法的准确性和效率,但是我们将进一步比较mse,mae,r2。 要求 为了运行这些实验中你需要在提供给定的模块安装的Python 3 requirements.txt文件。 要安装所有必需的依赖项,请使用pip pip install -r requirements.txt 此外,您需要下载数据集并将其放置在正确的位置。 数据集 您需要下载两个数据集并将其移至正确的位置。 鱼 通过下载fish数据集,并将其另存为fish.csv到evaluations/fish/data/文件夹中。 员工 通过下载鱼数据集,并将数据集作为employee.arff保存到evaluations/employee
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Performance-Comparison-of-kNN-and-GD-master.zip (62个子文件)
Performance-Comparison-of-kNN-and-GD-master
plotting
plotter.py 6KB
plots
gd_fish_0.01_mse.png 219KB
gd_employee_0.001_mae.png 219KB
gd_fish_0.001_mae.png 216KB
gd_fish_0.001_r2.png 188KB
gd_employee_0.001_r2.png 201KB
knn_fish_performance.png 259KB
gd_fish_0.0001_mae.png 239KB
gd_fish_0.0001_r2.png 182KB
gd_fish_performance.png 277KB
knn_employee_performance.png 251KB
gd_employee_0.01_r2.png 223KB
knn_employee_manhattan_r2.png 283KB
gd_fish_0.0001_mse.png 220KB
knn_employee_euclidean_r2.png 256KB
knn_fish_manhattan_mse.png 253KB
gd_employee_0.01_mse.png 210KB
gd_employee_0.001_mse.png 207KB
gd_employee_0.0001_mae.png 223KB
gd_employee_0.0001_mse.png 208KB
knn_employee_euclidean_mse.png 268KB
knn_employee_manhattan_mse.png 259KB
gd_fish_0.01_mae.png 203KB
knn_fish_euclidean_r2.png 233KB
knn_fish_euclidean_mae.png 257KB
knn_employee_manhattan_mae.png 276KB
gd_fish_0.001_mse.png 208KB
knn_employee_euclidean_mae.png 255KB
gd_fish_0.01_r2.png 197KB
gd_employee_0.01_mae.png 222KB
knn_fish_manhattan_r2.png 238KB
gd_employee_performance.png 289KB
knn_fish_euclidean_mse.png 250KB
knn_fish_manhattan_mae.png 259KB
gd_employee_0.0001_r2.png 199KB
evaluations
knn_employee.csv 5KB
gd_employee.csv 3KB
gd_fish.csv 3KB
knn_fish.csv 5KB
algorithms
utils.py 512B
knn
knn.py 2KB
gd
GD.py 1KB
evaluation
fish
results
gd_fish.csv 3KB
knn_fish.csv 5KB
gd_fish_scatterplot.png 300KB
knn_fish_scatterplot.png 217KB
predictor.py 9KB
data
Fish.csv 6KB
fish.tes.csv 2KB
fish.lrn.csv 16KB
employee
results
knn_employee.csv 5KB
gd_employee.csv 3KB
gd_employee_scatterplot.png 794KB
knn_employee_scatterplot.png 723KB
predictor.py 11KB
data
employee.arff 1.53MB
employee.csv 1.46MB
employee.tes.csv 138KB
employee.lrn.csv 1.21MB
requirements.txt 432B
README.md 3KB
.gitignore 2KB
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chsqi
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