Python と R の違い (k-NN 法による分類器)

本ページでは、R と Python それぞれで機械学習の一手法である、k-NN 法 (k-近傍法, k-Nearest Neighbor 法) を利用した判別分析の方法を紹介します。

本例では、あくまで両環境でのコードや分析結果の表示についての比較の目的で行ったため、分析手法の説明や学習や検証における詳細なパラメータ設定は行っていないことをあらかじめご了承ください。

kknn パッケージを用いて実行できます。

ソースコード

library(kknn)

data(iris)

trainset <- iris[1:149,]

testset <- iris[150,][-5]

knn.model <- kknn(Species ~ ., trainset, testset)

summary(knn.model)

fitted(knn.model)

出力結果

scikit-learn の sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier クラスを用いて実行できます。

ソースコード

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

iris = load_iris()

X, y = iris.data[:-1], iris.target[:-1]

knn = KNeighborsClassifier()

knn.fit(X, y)

print(knn.predict([iris.data[-1]]))

出力結果

“2” と出力されているのは “Virginica” なので、正しく推定できたことがわかります。