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有监督学习--分类模型--K 近邻（kNN）0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.核心算法实现3.测试4.自动化测试
有监督学习--分类模型--K 近邻（kNN）
0.引入依赖
import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算import pandas as pd # 数值分析、科学计算# 这里直接引入 sklearn 里的数据集 --> iris 鸢尾花from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_split # 切分数据集为训练集和测试集from sklearn.metrics import accuracy_score # 计算分类预测的准确率
1.数据的加载和预处理
iris = load_iris()# iris # 字典# type(iris) # sklearn.utils.Bunchdf = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)# print(df)df['class'] = iris.targetdf['class'] = df['class'].map({0: iris.target_names[0], 1: iris.target_names[1], 2: iris.target_names[2]})# dfdf.describe()
输出结果如下：
小测试：
x = iris.data# x # x 是二维数组# y = iris.target# y # y 是一维数组，需要转成二维数组y = iris.target.reshape(-1, 1) # 变成 n 行 1 列的列向量# yprint(x.shape, y.shape) # (150, 4) (150, 1)
输出结果：
(150, 4) (150, 1)
划分训练集和测试集：
# 划分训练集和测试集，第三个参数我们选取简单交叉验证，第四个参数表示随机划分，第五个参数表示按照 y 的分布等比例分割x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=35, stratify=y)print(x_train.shape, y_train.shape)print(x_test.shape, y_test.shape)# 测试# x_test = x_test[0].reshape(1, -1) # 将一维数组 x.test[0] 变为 二维数组# x_test.shape # (1, 4)# print(x_train)# print(x_test)# np.sum(np.abs(x_train - x_test), axis=1)# distances = np.array([2, 1, 5, 4, 3, 11, 15, 20, 9, 110])# print(np.argsort(distances)) # [1 0 4 3 2 8 5 6 7 9]# nn_index = np.argsort(distances)# print(nn_index[0:3]) # [1 0 4]# nn_y = y_train[nn_index[0:3]].ravel()# print(nn_y) # [2 1 1]# print(np.bincount(nn_y)) # [0 2 1]# print(np.argmax(np.bincount(nn_y))) # 1
输出结果：
(105, 4) (105, 1)(45, 4) (45, 1)
2.核心算法实现
# 定义距离函数# 曼哈顿距离的平方def l1_distance(a, b): # 这里要求：a 可以是矩阵，b 必须是向量，且是行向量 return np.sum(np.abs(a - b), axis=1) # axis=1 表示将 sum 的运算结果保存成 1 列# 欧式距离def l2_distance(a, b): return np.sqrt(np.sum((a - b) ** 2, axis=1))# 分类器实现class kNN(object): # 定义一个初始化方法，形式是 __init__ 是类的构造方法 def __init__(self, n_neighbors=1, dist_func=l1_distance): self.n_neighbors = n_neighbors self.dist_func = dist_func # 定义模型的训练方法 def fix(self, x, y): self.x_train = x self.y_train = y # 定义模型的预测方法 def predict(self, x): # 初始化预测分类数组 y_pred = np.zeros((x.shape[0], 1), dtype=self.y_train.dtype) # 遍历输入的 x 数据点，取出每一个数据点的序号 i 和数据 x_test for i, x_test in enumerate(x): # 计算 x_test 与各个训练数据之间的距离 distances = self.dist_func(self.x_train, x_test) # 得到的距离按照由近到远排序，取的是索引值 nn_index = np.argsort(distances) # 选取最近的 k 个点，保存它们对应的分类类别 nn_y = self.y_train[nn_index[0:self.n_neighbors]].ravel() # 统计类别中出现频率最高的那个，赋值给 y_pred[i] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(nn_y)) return y_pred
3.测试
# 定义一个 kNN 的实例knn = kNN(n_neighbors=3)# 训练模型knn.fix(x_train, y_train)# 测试模型y_pred = knn.predict(x_test)# 求出预测的准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print('预测准确率：', accuracy)
输出结果：
预测准确率： 0.9333333333333333
4.自动化测试
# 定义一个 kNN 的实例knn = kNN()# 训练模型knn.fix(x_train, y_train)# 保存结果 listresult_list = []# 针对不同的参数选取做预测for p in [1, 2]: knn.dist_func = l1_distance if p == 1 else l2_distance # 考虑不同的 k 取值 for k in range(1, 10, 2): # 1, 3, 5, 7, 9 注意：二元分类中我们选取 k 为奇数，但是本题中是三元分类，效果不明显 knn.n_neighbors = k # 传入测试数据，测试模型 y_pred = knn.predict(x_test) # 求出预测的准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) result_list.append([k, 'l1_distance' if p == 1 else 'l2_distance', accuracy])df = pd.DataFrame(result_list, columns=['k', '距离函数', '预测正确率'])df
输出结果如下：
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