Function model_test

KNN/KNN.py:123–157

测试正确率 :param trainDataArr:训练集数据集 :param trainLabelArr: 训练集标记 :param testDataArr: 测试集数据集 :param testLabelArr: 测试集标记 :param topK: 选择多少个邻近点参考 :return: 正确率

(trainDataArr, trainLabelArr, testDataArr, testLabelArr, topK)

def model_test(trainDataArr, trainLabelArr, testDataArr, testLabelArr, topK):
    '''
    测试正确率
    :param trainDataArr:训练集数据集
    :param trainLabelArr: 训练集标记
    :param testDataArr: 测试集数据集
    :param testLabelArr: 测试集标记
    :param topK: 选择多少个邻近点参考
    :return: 正确率
    '''
    print('start test')
    #将所有列表转换为矩阵形式，方便运算
    trainDataMat = np.mat(trainDataArr); trainLabelMat = np.mat(trainLabelArr).T
    testDataMat = np.mat(testDataArr); testLabelMat = np.mat(testLabelArr).T

    #错误值技术
    errorCnt = 0
    #遍历测试集，对每个测试集样本进行测试
    #由于计算向量与向量之间的时间耗费太大，测试集有6000个样本，所以这里人为改成了
    #测试200个样本点，如果要全跑，将行注释取消，再下一行for注释即可，同时下面的print
    #和return也要相应的更换注释行
    # for i in range(len(testDataMat)):
    for i in range(200):
        # print('test %d:%d'%(i, len(trainDataArr)))
        print('test %d:%d' % (i, 200))
        #读取测试集当前测试样本的向量
        x = testDataMat[i]
        #获取预测的标记
        y = getClosest(trainDataMat, trainLabelMat, x, topK)
        #如果预测标记与实际标记不符，错误值计数加1
        if y != testLabelMat[i]: errorCnt += 1

    #返回正确率
    # return 1 - (errorCnt / len(testDataMat))
    return 1 - (errorCnt / 200)