K-近邻算法的 sklearn 实现

1. 实验目的与要求
   1. 掌握基于 K-近邻分类算法的编程方法
   2. 通过编程理解 K-近邻分类算法和该算法的基本步骤
      
      
2. 实验器材
   1. 硬件：PC 机（参与实验的学生每人一台）
   2. 软件环境：Python3.7 + Pycharm
      
      
3. 实验内容
   1. 使用 sklearn 库中的 neighbors 模块实现 K-近邻算法，并对二手房样本所
      属类别进行预测，程序流程为：
      (1) 导入 sklearn 库中的 K-近邻算法模块(KNeighborsClassifier)，数据集分割模块(train_test_split)以及机器学习准确率评估模块(metrics)
      (2) 读取数据，并分割成特征属性集和类别集
      (3) 将数据集分割成训练集和测试集
      (4) 构建模型
      (5) 利用循环语句，k 值取 1-8 分别训练模型以确定最优 k 值
      (6) 使用最优 k 值训练模型并对新样本[7，27]和[2，4]的类别进行预测
      (7) 使用测试集对模型进行测试
      (8) 预测新样本类别
      (9) 绘制分类边界图
      
      
4. 数据集下载
   本实验的数据集可以点击此处去下载
   
   
5. 代码实现

# coding = utf-8
# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import metrics  #引入机器学习的准确率评估模
from sklearn.model_selection import train_test_split  #数据分割模块
from sklearn.model_selection import cross_val_score  #交叉验证模块
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# 导入数据
X1,y1=[],[]
fr = open('./knn.txt')
for line in fr.readlines():
    lineArr = line.strip().split()
    X1.append([int(lineArr[0]),int(lineArr[1])])
    y1.append(int(lineArr[2]))
X=np.array(X1)  #转换成 NumPy 数组，X 是特征属性集
y=np.array(y1)  #y 是类别标签集
X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.16)
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# 测试准确率
k_range = range(1, 9)
k_error = []  #保存预测错误率
for k in k_range:  #循环，k 取值为 1～8，查看 KNN 分类的预测准确率
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=3, scoring='accuracy')
    #cv 参数决定数据集划分比例，这里是按照 5:1 划分训练集和测试集
    k_error.append(1 - scores.mean())  #把每次的错误率添加到数组中
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k_error.pop(0)
k_min = min(k_error)
k = k_error.index(k_min)
# 定义模型并训练
knn=KNeighborsClassifier(k + 2)
knn.fit(X,y)
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KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
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# 使用测试集对分类模型进行测试
y_pred=knn.predict(X_test)
print(knn.score(X_test,Y_test))  #输出整体预测结果的准确率
#输出准确率的方法 2
print(metrics.accuracy_score(y_true=Y_test,y_pred=y_pred))
#输出混淆矩阵，如果为对角矩阵，则表示预测结果是正确的，准确度越大
print(metrics.confusion_matrix(y_true=Y_test,y_pred=y_pred)) 
#输出更详细的分类测试报告
from sklearn.metrics import classification_report
target_names = ['labels_1','labels_2','labels_3']
print(classification_report(Y_test,y_pred))
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1.0
1.0
[[2]]
              precision    recall  f1-score   support

           2       1.00      1.00      1.00         2

    accuracy                           1.00         2
   macro avg       1.00      1.00      1.00         2
weighted avg       1.00      1.00      1.00         2
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# 预测新样本的类别
label=knn.predict([[7,27],[2,4]])
print(label)  #输出[2 1]，表示新样本分别属于 2 和 1 类
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2
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[2 1]
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# 绘制分类程序的界面图
import matplotlib as mpl
N, M = 90, 90  #网格采样点的个数，采样点越多，分类界面图越精细
t1 = np.linspace(0, 25, N)  #生成采样点的横坐标值
t2 = np.linspace(0,12, M)  #生成采样点的纵坐标值
x1, x2 = np.meshgrid(t1, t2)  #生成网格采样点 
x_show = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1)  #将采样点作为测试点
y_show_hat = knn.predict(x_show)  #预测采样点的值
y_show_hat = y_show_hat.reshape(x1.shape)  #使之与输入的形状相同 
cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF'])
plt.pcolormesh(x1, x2, y_show_hat, cmap=cm_light,alpha=0.3)  #预测值的显示
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<matplotlib.collections.QuadMesh at 0x3e6b6e10>
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