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KNN鸢尾花及手写数字识别python实现

来源：花匠小妙招时间：2024-11-28 18:00

KNN

数据集及源代码
KNN（k-nearest neighbor）是一个简单而经典的机器学习分类算法，通过度量”待分类数据”和”类别已知的样本”的距离（通常是欧氏距离）对样本进行分类。
这话说得有些绕口，且来分解一番：
（1）分类问题都是监督（supervised）问题，也就是说一定数量的样本类别是已知的。
（2）既然我们已经有了一批分好类的样本，那么接下来的工作自然应该是通过已知样本训练分类器（通过调节分类器的参数，使分类器能够正确对训练样本分类），把分类器训练好以后用于对未知样本的分类（或类别预测）。
看上去就是这么回事，问题的关键在于分类器的训练。
但对于KNN分类器来说，事情并不是这个样子的。其实KNN并没有这么复杂。因为KNN并没有什么参数要调，换句话说，KNN其实并不需要训练！
作为最简单也最好理解的分类器，KNN只是假设数据都分布在欧式的特征空间内（以特征值为坐标区分不同样本的空间），然后我们恰好又知道全部数据在这个空间中的位置以及其中一部分数据的类别。那么现在我们怎么判断剩余那些数据的类别呢？
为了让分类进行下去，这里其实我们假设：空间中距离越近的点属于一类的可能性越大。
有了这条“公理”，那事情就好办多了。我们只需要计算每个待分类数据到全部已知类别数据的距离就好了。如图：
在这里插入图片描述
有正方形和三角形两个已知类，假如中间的圆形我们不知道它到底是三角形还是正方形。按照上面说的，我们可以正儿八经计算一下它到其他所有点的距离。在这里为了简便，我们目测一下发现它离旁边的三角形最近，好嘞，那么我们就把它归为三角形一类的。
注意这里我们把未知点和离它最近的那一个点归为一类。这样的分类器，准确来说叫最近邻分类器（nearest-neighbor，NN）。这是KNN的特殊情况，是K=1的情况。
那么K近邻，顾名思义，就是要一个未知点参考离它最近的前k个一直类别的点，看在这k个点里面，属于哪个类别的点最多，就认为未知点属于哪一类。还是上面的图，以圆形未知点为圆心，在实线画出的圆中，相当于k=3，也就是选了前三个离得最近的点，其中三角形2个，方形1个，所以未知点归到三角形一类。但是当考虑虚线范围内时，也就是k=5时，我们发现方形3个，三角形2个，所以这个时候未知点归到方形一类了。
所以我们可以发现，不同的最近邻个数往往会导致不同的分类结果，一般来说，我们在实际应用中要根据实际情况和经验确定k的取值。

算法流程
对每一个未知点执行：
1.计算未知点到所有已知类别点的距离
2.按距离排序（升序）
3.选取其中前k个与未知点离得最近的点
4.统计k个点中各个类别的个数
5.上述k个点里类别出现频率最高的作为未知点的类别

优缺点

1.优点：
简单有效、易理解
2.缺点：
k近邻需要保存全部数据集，因此对内存消耗大，当数据集较大时对设备要求非常高；
需要计算每个未知点到全部已知点的距离，可能会很耗时；
分类结果不易理解

原理：

在这里插入图片描述
如图已有分类基础上若新来了点该如何分类？

根据离得最近的点中找最近的k个点以这几个点的类别（label）进行投票以最后比例确定新的点类别的更大可能性

本质：如果两个样本足够的相似的话他们就有更高的可能性属于同一类。

鸢尾花

import numpy as np from math import sqrt #对003-AI-KNN-datasets-Iris.txt数据进行处理 raw_data_X=np.loadtxt('003-AI-KNN-datasets-Iris.txt',dtype=float,delimiter=',',usecols=(0,1,2,3)) raw_data_y=np.loadtxt('003-AI-KNN-datasets-Iris.txt',dtype=str,delimiter=',',usecols=(4)) #把整个数据集以1：4的比例随机分为测试集和训练集 arr = np.random.choice(int(len(raw_data_X)),size=30,replace=False) X_train=np.delete(raw_data_X,arr,axis=0) y_train=np.delete(raw_data_y,arr) print("训练集数据") print(X_train) x_test=[] y_test=[] for i in arr: x_test.append(raw_data_X[i]) y_test.append(raw_data_y[i]) X_test=np.array(x_test) print("测试集数据") print(X_test) k=9#k值可以自己设定

1234567891011121314151617181920

欧式距离，曼哈顿距离

def oushi(x_train,X_test,j): return d=sqrt(np.sum((x_train - X_test[j])**2)) def manhadun(x_train,X_test,j): return d=np.sum(abs(x_train-X_test[j])) e=0 for j in range(len(X_test)): distance=[] for x_train in X_train: #oushi(x_train,X_test,j)欧式距离 #manhadun(x_train,X_test,j)曼哈顿距离 distance.append(d) nearest=np.argsort(distance) b=0 c=0 a=0 for l in nearest[:k]: #print(l) if y_train[l]=='Iris-setosa': a=a+1 elif y_train[l]=='Iris-versicolor': b=b+1 else: c=c+1 if a==max(a,b,c): print('第{}组，预测值：Iris-setosa，真实值：{}'.format(j+1,y_test[j])) d='Iris-setosa' elif b==max(a,b,c): print('第{}组，预测值：Iris-versicolor，真实值：{}'.format(j+1,y_test[j])) d='Iris-versicolor' else: print('第{}组，预测值：Iris-virginica，真实值：{}'.format(j + 1, y_test[j])) d='Iris-virginica' #print(d) if d==y_test[j]: e=e+1 print("准确率") print(e/len(y_test))

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637 结果欧式距离

第1组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第2组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第3组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第4组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第5组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第6组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第7组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第8组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第9组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第10组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第11组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第12组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第13组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第14组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第15组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第16组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第17组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第18组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第19组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第20组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第21组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第22组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第23组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第24组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第25组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第26组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第27组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第28组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第29组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第30组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-versicolor
准确率
0.9666666666666667

曼哈顿距离

第1组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第2组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第3组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第4组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第5组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第6组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第7组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第8组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第9组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第10组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第11组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第12组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第13组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第14组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第15组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第16组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第17组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第18组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-virginica
第19组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第20组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第21组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第22组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第23组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第24组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第25组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-versicolor
第26组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第27组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第28组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第29组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第30组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
准确率
0.933333333333333

皮尔森，余弦相似度，杰卡德

def jiekade(x_train,X_test,j): d=int(len(set(X_test[j])&set(x_train)))/int(len(set(X_test[j])|set(x_train)))#杰卡德系数 def piersen(x_train,X_test,j): d=np.sum((X_test[j]-np.sum(X_test[j])/int(len(X_test[j])))*(x_train-np.sum(x_train)/int(len(x_train))))/sqrt((np.sum((X_test[j]-np.sum(X_test[j])/int(len(X_test[j])))**2))*(np.sum((x_train-np.sum(x_train)/int(len(x_train)))**2)))#皮尔森相似系数 def yuxain(x_train,X_test,j): d=np.sum(x_train*X_test[j])/(sqrt(np.sum(x_train**2))*sqrt(np.sum(X_test**2)))#余弦相似度 e=0 for j in range(len(X_test)): distance=[] for x_train in X_train: # def jiekade(x_train,X_test,j)杰卡德 # def piersen(x_train,X_test,j)皮尔森 #def yuxain(x_train,X_test,j)余弦 distance.append(d) nearest=np.argsort(distance) b=0 c=0 a=0 ynearest=nearest[::-1] for l in ynearest[:k]: if y_train[l]=='Iris-setosa': a=a+1 elif y_train[l]=='Iris-versicolor': b=b+1 else: c=c+1 if a==max(a,b,c): print('第{}组，预测值：Iris-setosa，真实值：{}'.format(j+1,y_test[j])) d='Iris-setosa' elif b==max(a,b,c): print('第{}组，预测值：Iris-versicolor，真实值：{}'.format(j+1,y_test[j])) d='Iris-versicolor' else: print('第{}组，预测值：Iris-virginica，真实值：{}'.format(j + 1, y_test[j])) d='Iris-virginica' #print(d) if d==y_test[j]: e=e+1 print("准确率") print(e/len(y_test))

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940 结果余弦相似度

第1组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第2组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第3组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第4组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第5组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第6组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第7组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第8组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第9组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第10组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-virginica
第11组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第12组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第13组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第14组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第15组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第16组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第17组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第18组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第19组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第20组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第21组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第22组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第23组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第24组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第25组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第26组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第27组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第28组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第29组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第30组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
准确率
0.9666666666666667

皮尔森

第1组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第2组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-virginica
第3组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第4组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第5组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第6组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第7组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第8组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第9组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第10组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第11组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第12组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第13组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第14组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第15组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第16组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第17组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第18组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第19组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第20组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第21组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第22组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第23组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第24组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第25组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第26组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第27组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第28组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第29组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第30组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
准确率
0.9666666666666667

杰卡德

第1组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第2组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-versicolor
第3组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第4组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第5组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-virginica
第6组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第7组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第8组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第9组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-versicolor
第10组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第11组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第12组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-virginica
第13组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第14组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第15组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第16组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第17组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-virginica
第18组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第19组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第20组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-virginica
第21组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第22组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第23组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第24组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第25组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第26组，预测值：Iris-virginica，真实值：Iris-virginica
第27组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
第28组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第29组，预测值：Iris-setosa，真实值：Iris-setosa
第30组，预测值：Iris-versicolor，真实值：Iris-versicolor
准确率
0.8

手写数字识别

from os import listdir from numpy import * import numpy as np import operator def KNN(test_data,train_data,train_label,k): # 已知分类的数据集（训练集）的行数 dataSetSize=train_data.shape[0] # 求所有距离：先tile函数将输入点拓展成与训练集相同维数的矩阵，计算测试样本与每一个训练样本的距离 all_distances=np.sqrt(np.sum(np.square(tile(test_data,(dataSetSize,1))-train_data),axis=1)) # print("所有距离：",all_distances) # 按all_distances中元素进行升序排序后得到其对应索引的列表 sort_distance_index=all_distances.argsort() #print("文件索引排序：",sort_distance_index) #选择距离最小的k个点 classCount={} for i in range(k): # 返回最小距离的训练集的索引(预测值) voteIlabel=train_label[sort_distance_index[i]] # print('第',i+1,'次预测值',voteIlabel) classCount[voteIlabel]=classCount.get(voteIlabel,0)+1 # 求众数：按classCount字典的第2个元素（即类别出现的次数）从大到小排序 sortedClassCount=sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True) print(sortedClassCount[0][0]) return sortedClassCount[0][0] #文本向量化 32x32 -> 1x1024 def img2vector(filename): returnVect=[] fr=open(filename) for i in range(32): lineStr=fr.readline() for j in range(32): returnVect.append(int(lineStr[j])) #print(returnVect) return returnVect #从文件名中解析分类数字 def classnumCut(fileName): fileStr=fileName.split('.')[0] classNumStr=int(fileStr.split('_')[0]) return classNumStr #构建训练集数据向量，及对应分类标签向量 def trainingDataSet(): train_label=[] trainingFileList=listdir('trainingDigits') m=len(trainingFileList) train_data= zeros((m,1024)) # 获取训练集的标签 for i in range(m): # fileNameStr:所有训练集文件名 fileNameStr=trainingFileList[i] # 得到训练集索引 train_label.append(classnumCut(fileNameStr)) train_data[i, :] = img2vector('trainingDigits/%s' %fileNameStr) return train_label,train_data # 测试函数 Nearest_Neighbor_number=9#k值可自己定义 train_label,train_data=trainingDataSet() testFileList=listdir('testDigits') error_sum=0 test_number=len(testFileList) for i in range(test_number): # 测试集文件名 fileNameStr=testFileList[i] # 切片后得到测试集索引 classNumStr=classnumCut(fileNameStr) test_data=img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr) ##调用knn算法进行测试 classifierResult = KNN(test_data, train_data, train_label, Nearest_Neighbor_number) print("第", i + 1, "组：", "预测值:", classifierResult, "真实值:", classNumStr) if (classifierResult != classNumStr): error_sum+=1 print ("n测试集总数为:",test_number) print ("测试出错总数:",error_sum) print ("n错误率:",error_sum/float(test_number)*100,'%')

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374 结果

第 1 组：预测值: 0 真实值: 0
第 2 组：预测值: 0 真实值: 0
第 3 组：预测值: 0 真实值: 0
第 4 组：预测值: 0 真实值: 0
第 5 组：预测值: 0 真实值: 0
第 6 组：预测值: 0 真实值: 0
第 7 组：预测值: 0 真实值: 0
第 8 组：预测值: 0 真实值: 0
第 9 组：预测值: 0 真实值: 0
第 10 组：预测值: 0 真实值: 0
第 11 组：预测值: 1 真实值: 1
第 12 组：预测值: 1 真实值: 1
第 13 组：预测值: 1 真实值: 1
第 14 组：预测值: 1 真实值: 1
第 15 组：预测值: 1 真实值: 1
第 16 组：预测值: 1 真实值: 1
第 17 组：预测值: 1 真实值: 1
第 18 组：预测值: 1 真实值: 1
第 19 组：预测值: 1 真实值: 1
第 20 组：预测值: 1 真实值: 1
第 21 组：预测值: 2 真实值: 2
第 22 组：预测值: 2 真实值: 2
第 23 组：预测值: 2 真实值: 2
第 24 组：预测值: 2 真实值: 2
第 25 组：预测值: 2 真实值: 2
第 26 组：预测值: 2 真实值: 2
第 27 组：预测值: 2 真实值: 2
第 28 组：预测值: 2 真实值: 2
第 29 组：预测值: 2 真实值: 2
第 30 组：预测值: 2 真实值: 2
第 31 组：预测值: 3 真实值: 3
第 32 组：预测值: 3 真实值: 3
第 33 组：预测值: 3 真实值: 3
第 34 组：预测值: 3 真实值: 3
第 35 组：预测值: 3 真实值: 3
第 36 组：预测值: 3 真实值: 3
第 37 组：预测值: 3 真实值: 3
第 38 组：预测值: 3 真实值: 3
第 39 组：预测值: 3 真实值: 3
第 40 组：预测值: 3 真实值: 3
第 41 组：预测值: 9 真实值: 4
第 42 组：预测值: 9 真实值: 4
第 43 组：预测值: 9 真实值: 4
第 44 组：预测值: 9 真实值: 4
第 45 组：预测值: 1 真实值: 4
第 46 组：预测值: 4 真实值: 4
第 47 组：预测值: 9 真实值: 4
第 48 组：预测值: 4 真实值: 4
第 49 组：预测值: 4 真实值: 4
第 50 组：预测值: 4 真实值: 4
第 51 组：预测值: 9 真实值: 5
第 52 组：预测值: 5 真实值: 5
第 53 组：预测值: 5 真实值: 5
第 54 组：预测值: 5 真实值: 5
第 55 组：预测值: 5 真实值: 5
第 56 组：预测值: 5 真实值: 5
第 57 组：预测值: 5 真实值: 5
第 58 组：预测值: 5 真实值: 5
第 59 组：预测值: 5 真实值: 5
第 60 组：预测值: 5 真实值: 5
第 61 组：预测值: 6 真实值: 6
第 62 组：预测值: 6 真实值: 6
第 63 组：预测值: 6 真实值: 6
第 64 组：预测值: 6 真实值: 6
第 65 组：预测值: 6 真实值: 6
第 66 组：预测值: 6 真实值: 6
第 67 组：预测值: 6 真实值: 6
第 68 组：预测值: 6 真实值: 6
第 69 组：预测值: 6 真实值: 6
第 70 组：预测值: 6 真实值: 6
第 71 组：预测值: 7 真实值: 7
第 72 组：预测值: 7 真实值: 7
第 73 组：预测值: 7 真实值: 7
第 74 组：预测值: 7 真实值: 7
第 75 组：预测值: 7 真实值: 7
第 76 组：预测值: 7 真实值: 7
第 77 组：预测值: 7 真实值: 7
第 78 组：预测值: 7 真实值: 7
第 79 组：预测值: 7 真实值: 7
第 80 组：预测值: 7 真实值: 7
第 81 组：预测值: 8 真实值: 8
第 82 组：预测值: 9 真实值: 8
第 83 组：预测值: 8 真实值: 8
第 84 组：预测值: 5 真实值: 8
第 85 组：预测值: 9 真实值: 8
第 86 组：预测值: 8 真实值: 8
第 87 组：预测值: 8 真实值: 8
第 88 组：预测值: 8 真实值: 8
第 89 组：预测值: 8 真实值: 8
第 90 组：预测值: 8 真实值: 8
第 91 组：预测值: 9 真实值: 9
第 92 组：预测值: 9 真实值: 9
第 93 组：预测值: 9 真实值: 9
第 94 组：预测值: 9 真实值: 9
第 95 组：预测值: 9 真实值: 9
第 96 组：预测值: 9 真实值: 9
第 97 组：预测值: 9 真实值: 9
第 98 组：预测值: 9 真实值: 9
第 99 组：预测值: 9 真实值: 9
第 100 组：预测值: 9 真实值: 9