最近邻分类器的Python属性错误

在这里获取属性错误

我似乎找不到最近邻分类器的这种实现有什么问题。使用不同的分类器，我已经有了一个非常好的工作，准确率>90%，所以它真的必须是第14行。任何帮助都将不胜感激，请尝试确保它在Python3中运行

第14行：

label = self.closest(row)

我得到一个错误：

AttributeError:'DavesKNN'对象没有属性'closest'

完整代码：

from scipy.spatial import distance

def euc(a,b):
    return distance.euclidean(a,b)

class DavesKNN():
    def fit(self, X_train, y_train):
        self.X_train = X_train
        self.y_train = y_train

    def predict(self, X_test):
        predictions = []
        for row in X_test:
            label = self.closest(row)
            predictions.append(label)
        return predictions

        def closest(self, row):
            best_dist = euc(row, self.X_train[0])
            best_index = 0
            for i in range(1, len(self.X_train)):
                dist = euc(row, self.X_train[i])
                if dist < best_dist:
                    best_dist = dist
                    best_index = i
            return self.y_train[best_index]

#Import a Dataset
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

# Features and Labels
X = iris.data
y = iris.target

# Partition Features and Labels into New Sets
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = .5)

# from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# my_classifier = KNeighborsClassifier()
my_classifier = DavesKNN()

my_classifier.fit(X_train, y_train)

predictions = my_classifier.predict(X_test)

from sklearn.metrics import accuracy_score
print (accuracy_score(y_test, predictions))

从scipy.spatial导入距离
def euc（a、b）：
返回距离。欧几里德（a，b）
类DavesKNN（）：
def配合（自身、X_系列、y_系列）：
self.X_train=X_train
self.y_train=y_train
def预测（自我、X_测试）：
预测=[]
对于X_测试中的行：
标签=自最近（行）
预测。追加（标签）
回归预测
def最近（自身，行）：
最佳距离=euc（行，self.X\u列[0]）
最佳指数=0
对于范围内的i（1，len（self.X_train））：
dist=euc（行，自X_列[i]）
如果距离<最佳距离：
最佳距离
最佳指数=i
返回自我。y_列车[最佳索引]
#导入数据集
从sklearn导入数据集
iris=数据集。加载\u iris（）
#功能和标签
X=iris.data
y=iris.target
#将要素和标签划分为新的集合
从sklearn.model\u选择导入列车\u测试\u拆分
X_序列，X_测试，y_序列，y_测试=序列测试分割（X，y，测试大小=.5）
#从sklearn.neighbors导入KNeighborsClassifier
#my_分类器=KNeighborsClassifier（）
my_分类器=DavesKNN（）
my_classifier.fit（X_train，y_train）
预测=我的分类器。预测（X_测试）
从sklearn.metrics导入准确性\u分数
打印（准确度评分（y检验、预测））

您尚未为DavesKNN（）定义“最近”属性。这意味着类似于一个函数，在初始化类时，必须传递属性

最近的

。如果要从其他地方复制DavesKNN（），则需要导入该文件

要详细说明如何合并最近的

属性，请执行以下操作：

您需要在类的开头添加一个
\uuuuu init\uuuu（）
函数，这样您就可以将属性传递到括号内并按如下方式声明它们：

def __init__(self, closest):
    self.closest = closest

在类内部。
“def closest（self，row）：”在不应该缩进的时候刚刚缩进。我觉得自己像个白痴。它现在可以工作。
它现在告诉我TypeError:\uuuu init\uuuu（）缺少1个必需的位置参数：“最近的”右键。这是因为您必须修改初始化DavesKNN（）对象的行以包含最接近的变量，并且必须有一个最接近的变量