机器学习 day01(二)_已知6部电影的特征值和分类标签,请使用用rnn算法,假设k=3,判断电影次的类型。

K-近邻算法（KNN）

导引

如何进行电影分类

众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪
个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问
题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似，但我们确实知道每部电影在风格
上的确有可能会和同题材的电影相近。那么动作片具有哪些共有特征，使得动作片之间非常类似，
而与爱情片存在着明显的差别呢？动作片中也会存在接吻镜头，爱情片中也会存在打斗场景，我们
不能单纯依靠是否存在打斗或者亲吻来判断影片的类型。但是爱情片中的亲吻镜头更多，动作片中
的打斗场景也更频繁，基于此类场景在某部电影中出现的次数可以用来进行电影分类。

介绍第一个机器学习算法：K-近邻算法，它非常有效而且易于掌握。

1、k-近邻算法原理

简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。
缺点：时间复杂度高、空间复杂度高。
适用数据范围：数值型和标称型。

工作原理

存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们 只选择样本数据集中前K个最相似的数据，这就是K-近邻算法中K的出处,通常K是不大于20的整数。 最后 ，选择K个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

回到前面电影分类的例子，使用K-近邻算法分类爱情片和动作片。有人曾经统计过很多电影的打斗镜头和接吻镜头，下图显示了6部电影的打斗和接吻次数。假如有一部未看过的电影，如何确定它是爱情片还是动作片呢？我们可以使用K-近邻算法来解决这个问题。

首先我们需要知道这个未知电影存在多少个打斗镜头和接吻镜头，上图中问号位置是该未知电影出现的镜头数图形化展示，具体数字参见下表。

即使不知道未知电影属于哪种类型，我们也可以通过某种方法计算出来。首先计算未知电影与样本集中其他电影的距离，如图所示。

现在我们得到了样本集中所有电影与未知电影的距离，按照距离递增排序，可以找到K个距 离最近的电影。假定k=3，则三个最靠近的电影依次是California Man、He’s Not Really into Dudes、Beautiful Woman。K-近邻算法按照距离最近的三部电影的类型，决定未知电影的类型，而这三部电影全是爱情片，因此我们判定未知电影是爱情片。

欧几里得距离(Euclidean Distance)

欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。公式如下：

K-近邻算法的步骤：

1、我们求未知点到所有样本点的距离

2、对以上求的距离进行排序（从小到大）

3、对排序号的样本点取前K个（注意K值一般不大于20）

4、对这前K个样本的标签进行分析，如果某一样本标签占优势那么未知点就属于该标签的类别

2、在scikit-learn库中使用k-近邻算法

模块安装

pip install  sklearn
# 如果安装太慢,使用国内镜像源
pip install -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple sklearn
1
2
3

sklearn，全称sciket-learn，它是一个机器学习的基本框架，这个框架里面集成所有的经典机器学习
算法以及神经网络的一些算法；还一些案例数据在这里也有体现

• 分类问题：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

• 回归问题：from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

2.1 一个简单的例子

根据身高、体重和鞋子尺码来判断性别

1. 首先导入numpy,创建一个数组,存放这些信息
   

导入k-近邻模型

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# neighbors是一个程序包，包含了基于距离邻居与的所有的算法
# KNeighborsClassifier是knn的分类算法模型，用于处理分类问题
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3
4

2. 创建k-近邻分类模型对象
   
   n_neighbors参数，就是knn算法中的那个K，用于规定取前K个最近的邻居进行考察
   n_jobs参数，代表当前算法模型运行在多少个内核上

3. 训练算法

这个训练的过程即是告诉模型，我们那些特征向量对用了哪些标签

4. 预测,把未知数据放入到knn训练好的对象中进行knn预测
   
   预测的过程:
   1）分别拿x_test中的每一个特征向量，和已知的所有的特征向量求距离
   2）对以上的 距离进行从小到大排序
   3）k=3取前3个最小的距离，考察期标签 最终决定未知数据的类别归属

性能评测

这个准确率是通过训练数据（已知数据），我们用data和target这组数据来对knn进行的训练，现在我们又拿出这些数据进行性能评测，此时得到的评测结果叫做经验集性能
这个准确率叫做经验准确率

以上的性能评测是在训练集上进行的，即我们用data和target这个数据集进行的knn模型训练，然后我们又让knn模型在这个数据集上进行性能评测，这个性能是经验性能，这个性能只能说明knn模型对已知数据的性能体现和预测能力，那么对于未知数据呢？这个模型的性能就未必表现的良好

2.2 用于分类

# 导入sklearn的数据库
from sklearn import datasets
1
2

2.2.1 取出特征数据和标签数据

iris 英文叫鸢尾花,为什么叫鸢尾花呢?这个不用细究,了解一下结构就行
看一下数据
从datasets中获取鸢尾花数据

datasets中提供的数据集,data属性代表特征数据,target属性代表标签数据

2.2.2 将数据分割成两部分,即训练集和测试集

训练集和测试集:

在进行训练的时候,希望训练集的训练的性能尽可能的高,如果用同一个样本集既进行训练,又进行测试,那么评测出来的性能只是代表在训练集上的性能,不能代表它在一个未知的新的样本集上是否也能性能良好,即模型的经验性能不能代表模型的泛化能力(预测能力)
在性能评测的时候既要评测经验性能,又要评测泛化性能,需要再有一个新的数据集(包括其特征和标签),在训练完以后,在新的数据集上进行性能评测,此时评测出来的性能叫做泛化性能(预测能力)

1. 将上面的data和target一部分数据,拿出来作为训练,另一部分作为测试,
   作为测试的那部分,不参与到训练中去,只是作为测试数据来评测模型的泛化性能

导入模块分离测试数据和训练数据

from sklearn.model_selection import train_test_split
1

取出20%的数据作为测试数据

返回值有4个数组,返回值分别代表 训练特征、测试特征、训练标签、测试标签
分别用四个变量接收

2.2.3 创建knn模型

将n_neighbors暂且取为10

进行性能评测

2.2.4 k-近邻的性能调优

对于KNN算法，能够影响其性能的参数为n_neighbors，n_neighbors调优方案：样本量小可以取1-20之间的数，样本量大可以取1到训练数据量的平方根;尽可能取大的调优范围

1. 确定 k 的调优范围
   查看训练集x_train
   
   x_train 有120条数据
   确定 k 的调优范围
   
   10.95…调优范围有两个,1-11或者1-20,选取1-20这个范围进行调优

2. 进行调优 提取最大准确率对应的算法模型
   生成一个列表，存放k的可取值
   
   依次进行调优,提取最大准确率对应的算法模型
   
   查看一下打印的内容
   
   查看最优泛化准确率和最优k值
   

2.3 练习

人类动作识别
步行，上楼，下楼，坐着，站立和躺着
数据采集每个人在腰部穿着智能手机，进行了六个活动（步行，上楼，下楼，坐着，站立和躺着）。采用嵌入式加速度计和陀螺仪，以50Hz的恒定速度捕获3轴线性加速度和3轴角速度，来获取数据
这些是数据

2.3.1 导入相关训练数据

查看数据
总共采取了7352条数据作为训练集,每个动作561个特征(每做一个动作,陀螺仪等仪器捕捉到561个特征)

这些对应动作的序号,0~5对应六个活动（步行，上楼，下楼，坐着，站立和躺着）

2.3.2 测试数据

1. 创建knn模型和训练
   

2. 经验性能和泛化性能
   由于数据比较多,运算起来会比较慢
   

2.3.3 k-近邻的性能调优

和上面的调优步骤一样