<jupyter_start><jupyter_text>[![Azure Notebooks](https://notebooks.azure.com/launch.png)](https://notebooks.azure.com/import/gh/Alireza-Akhavan/class.vision)  طبقه بندی نزدیکترین همسایه و K نزدیکترین همسایه  لود کتابخانه‌های مورد استفادهبرای اجرای این نوت‌بوک باید سه کتابخانه ی scipy و matplotlib را نصب کنید.بدین منظور به اینترنت متصل شود و در cmd دو دستور زیر را بنویسید:pip install scipypip install matplotlibpip install scikit-learnمیتوانید به جای pip از کلمه ی conda استفاده کنید. (اگر از آناکوندا استفاده میکنید.)<jupyter_code>import cv2
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt

from dataset import load_hoda<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>لود مجموعه داده (dataset)<jupyter_code>X_train, y_train, X_test, y_test = load_hoda()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>ایجاد طبقه بند k-nn<jupyter_code>neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
neigh.fit(X_train, y_train)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>پیش‌بینی داده‌های آموزشی<jupyter_code>sample = 1
X = [X_test[sample]]

predicted_class = neigh.predict(X)
actual_class = y_test[sample]

print ("Sample {} is a {}, and you prediction is: {}.".format(sample, actual_class, predicted_class[0]))
print(neigh.predict_proba(X))<jupyter_output>[[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]<jupyter_text>مثال بالا را با sample سوم تست کنید. و خروجی را تشریح کنید.predict_proba چه احتمالاتی را برگردانده؟ کدام کلاس به عنوان پیش‌بینی مدل انتخاب شده؟  پیش‌بینی چندین داده آزمون<jupyter_code>pred_classes = neigh.predict(X_test)
true_classes = y_test

print("Predicted classes:")
print(pred_classes)
print("True classes:")
print(y_test)<jupyter_output>Predicted classes:
[7 2 3 1 5 5 4 7 3 2 0 8 8 0 3 9 3 6 7 4 0 3 6 3 9 2 7 5 2 9 7 5 5 8 9 6 5
 1 4 8 8 4 2 7 1 2 7 9 0 3 7 4 7 5 2 9 8 2 9 8 8 6 6 6 7 6 2 4 1 4 4 5 9 1
 8 2 0 5 6 2 4 3 2 7 7 7 7 1 8 1 7 8 7 7 8 9 3 2 3 1 0 2 9 7 3 5 5 0 0 2 6
 7 9 3 9 9 8 7 9 2 5 2 5 5 9 6 9 2 0 3 7 6 5 2 9 0 4 1 8 2 2 3 0 2 9 3 8 6
 7 0 9 9 0 7 6 1 4 7 9 3 7 0 7 1 9 4 7 3 4 1 5 6 7 9 1 3 5 4 5 7 4 1 3 3 1
 2 5 3 8 9 6 7 7 2 3 0 1 4 9 5]
True classes:
[7 2 3 1 5 5 4 7 3 2 0 8 8 0 2 9 3 6 7 4 0 3 6 3 9 2 7 5 2 9 7 5 5 8 9 6 5
 1 4 8 8 4 7 7 1 2 7 9 0 3 7 4 7 5 2 9 8 2 9 8 8 6 6 6 6 6 2 4 3 4 4 5 9 1
 8 2 0 5 6 2 4 3 2 7 7 7 7 1 8 1 7 8 7 7 8 9 3 2 3 1 0 2 9 6 3 5 5 0 0 3 6
 7 9 3 9 9 8 7 9 2 5 2 5 5 9 6 9 2 0 3 7 6 5 2 9 0 4 1 8 2 2 3 0 2 9 3 8 6
 7 0 9 9 0 7 6 5 4 7 9 3 7 0 7 1 9 4 7 3 4 1 5 6 7 9 1 3 5 4 5 7 4 1 3 3 1
 2 3 3 8 9 6 7 7 2 3 0 1 4 9 5]<jupyter_text>ارزیابی<jupyter_code>acc = neigh.score(X_test, y_test)
print ("Accuracy is %.2f %%" %(acc*100))<jupyter_output>Accuracy is 96.00 %
{'fraction_non_alphanumeric': 0.07669059312429165, 'fraction_numerical': 0.15942576501700037, 'mean_word_length': 3.143974960876369, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 22, '<?xml version=': 0, '>': 22, 'https://': 2, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 62, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '6', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '422429', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1839, 'n_tokens_neox': 1308, 'n_words': 565, 'path': '20-k-Nearest Neighbor classification.ipynb', 'repo_name': 'moh3n9595/class.vision', 'size': '2647'}