机器学习 --- KNN算法

文章目录

[机器学习 --- KNN算法](#机器学习 --- KNN算法)
一，sklearn机器学习概述
二，KNN算法---分类
- 2.1样本距离判断
- [2.2 KNN算法原理](#2.2 KNN算法原理)
- [2.3 KNN缺点](#2.3 KNN缺点)
- [2.4 API](#2.4 API)
- [2.5 使用sklearn中鸢尾花数据集实现KNN](#2.5 使用sklearn中鸢尾花数据集实现KNN)

一，sklearn机器学习概述

获取数据、数据处理、特征工程后，就可以交给预估器进行机器学习，流程和常用API如下。

bash 复制代码

1.实例化预估器(估计器)对象(estimator)， 预估器对象很多,都是estimator的子类
	（1）用于分类的预估器
		sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier k-近邻
		sklearn.naive_bayes.MultinomialNB 贝叶斯
		sklearn.linear_model.LogisticRegressioon 逻辑回归
		sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 决策树
		sklearn.ensemble.RandomForestClassifier 随机森林
	(2)用于回归的预估器
		sklearn.linear_model.LinearRegression线性回归
		sklearn.linear_model.Ridge岭回归
	(3)用于无监督学习的预估器
		sklearn.cluster.KMeans 聚类
2.进行训练，训练结束后生成模型
	estimator.fit(x_train, y_train)
3.模型评估
	(1)方式1，直接对比
		y_predict = estimator.predict(x_test)
		y_test == y_predict
  	(2)方式2, 计算准确率
  		accuracy = estimator.score(x_test, y_test)
4.使用模型(预测)
y_predict = estimator.predict(x_true)

二，KNN算法---分类

2.1样本距离判断

欧氏距离
曼哈顿距离

2.2 KNN算法原理

K-近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）,根据K个邻居样本的类别来判断当前样本的类别;

如果一个样本在特征空间中的k个最相似(最邻近)样本中的大多数属于某个类别，则该类本也属于这个类别

比如: 有10000个样本,选出7个到样本A的距离最近的,然后这7个样本中假设:类别1有2个,类别2有3个,类别3有2个.那么就认为A样本属于类别2,因为它的7个邻居中类别2最多(近朱者赤近墨者黑)

2.3 KNN缺点

对于大规模数据集，计算量大，因为需要计算测试样本与所有训练样本的距离。

对于高维数据，距离度量可能变得不那么有意义，这就是所谓的"维度灾难"

需要选择合适的k值和距离度量，这可能需要一些实验和调整

2.4 API

bash 复制代码

class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, algorithm='auto'）
参数:                                             
(1)n_neighbors: 
		int, default=5, 默认情况下用于kneighbors查询的近邻数，就是K
(2)algorithm:
	{'auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'}, default='auto'。找到近邻的方式，注意不是计算距离		的方式，与机器学习算法没有什么关系，开发中请使用默认值'auto'
方法:
 (1) fit(x， y) 
        使用X作为训练数据和y作为目标数据  
 (2) predict(X)	预测提供的数据，得到预测数据

2.5 使用sklearn中鸢尾花数据集实现KNN

bash 复制代码

# 引入数据集
from sklearn.datasets import load_iris
# 引入KNN算法
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 引入标准化工具
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
#引入数据集划分
from sklearn.model_selection import train_test_split
#引入joblib
import joblib


#训练函数
def train():
    #加载数据
    iris = load_iris()#加载鸢尾花数据集
    X = iris.data#鸢尾花特征数据
    y = iris.target#鸢尾花标签数据
    #数据集划分
    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=22)
    #数据标准化
    transfer = StandardScaler()
    X_train = transfer.fit_transform(X_train)
    #创建knn模型
    model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
    #使用训练集训练模型
    model.fit(X_train,y_train)

    #测试集的预测结果
    X_test = transfer.transform(X_test)
    score = model.score(X_test,y_test)
    print("准确率:",score)
    #保存模型
    if score  > 0.9:
        joblib.dump(model,"./model/knn.pkl")
        joblib.dump(transfer,"./model/transfer.pkl")
    else:
        print("模型效果不佳，重新训练")


    
# 推理函数
# 新数据预测
def detect():
    #加载数据
    model = joblib.load("./model/knn.pkl")
    transfer = joblib.load("./model/transfer.pkl")
    #新数据推理
    x_new = [[1,2,3,4]]
    x_new = transfer.transform(x_new)
    y_pred = model.predict(x_new)
    print("预测结果:",y_pred)
   

if __name__ == '__main__':
    train()
    detect()

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准确率: 0.9333333333333333
预测结果: [1]