k近邻算法api初步使用

学习目标

• 目标

• 了解sklearn工具的优点和包含内容
• 应用sklearn中的api实现KNN算法的简单使用

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• 机器学习流程复习：

 

• 1.获取数据集
• 2.数据基本处理
• 3.特征工程
• 4.机器学习
• 5.模型评估

1 Scikit-learn工具介绍

 

• Python语言的机器学习工具
• Scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现
• Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API
• 目前稳定版本0.19.1

1.1 安装

pip3 install scikit-learn==0.19.1

安装好之后可以通过以下命令查看是否安装成功

import sklearn

• 注：安装scikit-learn需要Numpy, Scipy等库

1.2 Scikit-learn包含的内容

 

• 分类、聚类、回归
• 特征工程
• 模型选择、调优

2 K-近邻算法API

• sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

• n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数

3 案例

3.1 步骤分析

• 1.获取数据集
• 2.数据基本处理（该案例中省略）
• 3.特征工程（该案例中省略）
• 4.机器学习
• 5.模型评估（该案例中省略）

3.2 代码过程

• 导入模块

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

• 构造数据集

x = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]

• 机器学习 -- 模型训练

# 实例化API
estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
# 使用fit方法进行训练
estimator.fit(x, y)

estimator.predict([[1]])

4 小结

• sklearn的优势:

• 文档多,且规范
• 包含的算法多
• 实现起来容易

• knn中的api

• sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

问题

1.距离公式，除了欧式距离，还有哪些距离公式可以使用？

2.选取K值的大小？

3.api中其他参数的具体含义？