机器学习Python代码实战(二)分类算法:k-最近邻

一.k-最近邻算法步骤

1.选择适当的k值。它表示在预测新的数据点时要考虑的邻居数量。

2.计算距离。计算未知点与其他所有点之间的距离。常用的距离计算方法主要有欧氏距离,曼哈顿距离等。

3.选择邻居。在训练集中选择与要预测的数据点距离最近的k个邻居。

4.预测响应。统计这k个邻居中各类别的数量,并将要预测的数据点预测为这k个邻居中数量最多的类别。

下面以使用K-最近邻算法预测糖尿病(不需要特征标准化)为例说明k-最近邻算法的使用。

二.导入库和数据集

其中变量的中文含义如下:

Pregnancies:怀孕次数

Glucose:葡萄糖测试值

BloodPressure:血压

SkinThickness:皮肤厚度

Insulin:胰岛素

BMI:身体质量指数

Predigree:糖尿病遗传函数

Age:年龄

Outcome:糖尿病标签(即预测结果)

三.数据清洗

可以看到在上一步中某些列均出现了异常值0,此时需要进行数据清洗把异常值先替换为NaN,然后用该列的平均值填充。

四.划分测试集和训练集

先获取x,y如下。

然后进行训练集和测试集的划分,依旧是训练集占80%,测试集占20%。打印x的测试集如下。

五.模型训练

由于本数据集的自变量之间的数量级差别不是很大,故不需要使用特征标准化。

先导入k-最近邻分类器,再开始在训练集上训练模型

六.预测结果并输出混淆矩阵

混淆矩阵可视化如下:

采用准确率(Accurancy),精确率(precision),召回率(Recall),F1分数(F1 score)来评估模型。

模型的准确率、精确率、召回率和 F1 分数都在 50% 到 70% 之间,说明模型有一定的预测能力,但效果并不是特别好。

因此,我们尝试改进模型。

七.尝试优化

试着采用改变K值的方法。

把k值设置为6,运行。得到混淆矩阵如下。

可视化如下:

接下来计算指标值。

模型的准确率、精确率、召回率和 F1 分数都在 50% 到 80% 之间,说明模型有较好的预测能力,但仍有改进空间。

至于后续的优化,可能就需要继续调整k值或者采用其他的分类算法了,在这里不做过多讨论。

欢迎各位大佬批评指正,别忘了点赞加关注喔~

相关推荐
不学无术の码农3 分钟前
《Effective Python》第十三章 测试与调试——使用 Mock 测试具有复杂依赖的代码
开发语言·python
sleepybear111310 分钟前
在Ubuntu上从零开始编译并运行Home Assistant源码并集成HACS与小米开源的Ha Xiaomi Home
python·智能家居·小米·home assistant·米家·ha xiaomi home
纪伊路上盛名在15 分钟前
(鱼书)深度学习入门1:python入门
人工智能·python·深度学习
夏末蝉未鸣0133 分钟前
python transformers笔记(TrainingArguments类)
python·自然语言处理·transformer
德育处主任Pro37 分钟前
「py数据分析」04如何将 Python 爬取的数据保存为 CSV 文件
数据库·python·数据分析
咸鱼鲸1 小时前
【PyTorch】PyTorch中数据准备工作(AI生成)
人工智能·pytorch·python
遇见你很高兴1 小时前
Pycharm中体验通义灵码来AI辅助编程
python
大虫小呓1 小时前
50个Python处理Excel示例代码,覆盖95%日常使用场景-全网最全
python·excel
大模型真好玩1 小时前
做题王者,实战拉跨!是时候给马斯克的Grok4泼盆冷水了!(Grok 4模型详细测评报告)
人工智能·python·mcp
九章云极AladdinEdu1 小时前
华为昇腾NPU与NVIDIA CUDA生态兼容层开发实录:手写算子自动转换工具链(AST级代码迁移方案)
人工智能·深度学习·opencv·机器学习·华为·数据挖掘·gpu算力