机器学习day2

一、KNN算法简介

 KNN 算法，或者称 k最邻近算法，是 有监督学习中的分类算法 。它可以用于分类或回归问题，但它通常用作分类算法。

二、KNN分类流程

1.计算未知样本到每一个训练样本的距离

2.将训练样本根据距离大小升序排列

3.取出距离最近的 K 个训练样本

4.进行多数表决，统计 K 个样本中哪个类别的样本个数最多

5.将未知的样本归属到出现次数最多的类别

三、KNN回归流程

1.计算未知样本到每一个训练样本的距离

2.将训练样本根据距离大小升序排列

3.取出距离最近的 K 个训练样本

4.把这个 K 个样本的目标值计算其平均值

5.作为将未知的样本预测的值

四、KNN算法中K的选择

K值过小，过拟合（模型更易受到异常点影响）

K值过大，欠拟合

五、KNN算法API使用

1.分类问题

在scikit-learn中，可以使用KNeighborsClassifier类来实现KNN分类。以下是一个简单的示例：

# 导包
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
 
# 导数据
x = [[0, 1, 3], [1, 3, 2], [2, 4, 5], [3, 6, 4]]
y = [0, 0, 1, 1]
 
# 实例化对象
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) #参数n_neighbors指定了在预测时使用的邻居数量
 
# 训练（-->评估）
model.fit(x, y) #fit计算每个数据点之间的距离
 
# 预测
myret = model.predict([[4, 3, 7]])
 
print(f'预测值：{myret}')

2.回归问题

对于回归问题，scikit-learn提供了KNeighborsRegressor类。以下是一个简单的示例：

# 导包
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
# 导数据
x = [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [2, 3, 6], [4, 5, 1]]
y = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
# 实例化对象
model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)
# 训练
model.fit(x, y)
# 评估
mypre = model.predict([[2, 6, 3]])
print(f"预测值：{mypre}")