Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法

Python  /  管理员 发布于 7年前   262

本文实例讲述了Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

1、工具准备，python环境，pycharm

2、在机器学习中，KNN是不需要训练过程的算法，也就是说，输入样例可以直接调用predict预测结果，训练数据集就是模型。当然这里必须将训练数据和训练标签进行拟合才能形成模型。

3、在pycharm中创建新的项目工程，并在项目下新建KNN.py文件。

import numpy as npfrom math import sqrtfrom collections import Counterclass KNNClassifier:  def __init__(self,k):    """初始化KNN分类器"""    assert k >= 1    """断言判断k的值是否合法"""    self.k = k    self._X_train = None    self._y_train = None  def fit(self,X_train,y_train):    """根据训练数据集X_train和Y_train训练KNN分类器，形成模型"""    assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0]    """数据和标签的大小必须一样    assert self.k <= X_train.shape[0]    """k的值不能超过数据的大小"""    self._X_train = X_train    self._y_train = y_train    return self  def predict(self,X_predict):    """必须将训练数据集和标签拟合为模型才能进行预测的过程"""    assert self._X_train is not None and self._y_train is not None    """训练数据和标签不可以是空的"""    assert X_predict.shape[1]== self._X_train.shape[1]    """待预测数据和训练数据的列(特征个数)必须相同"""    y_predict = [self._predict(x) for x in X_predict]    return np.array(y_predict)  def _predict(self,x):    """给定单个待测数据x,返回x的预测数据结果"""    assert x.shape[0] == self._X_train.shape[1]    """x表示一行数据，即一个数组，那么它的特征数据个数，必须和训练数据相同    distances = [sqrt(np.sum((x_train - x)**2))for x_train in self._X_train]    nearest = np.argsort(distances)    topk_y = [self._y_train[i] for i in nearest[:self.k]]    votes = Counter(topk_y)    return votes.most_common(1)[0][0]

4、新建test.py文件，引入KNNClassifier对象。

from KNN.py import KNNClassifierraw_data_x = [[3.393,2.331],       [3.110,1.781],       [1.343,3.368],       [3.582,4.679],       [2.280,2.866],       [7.423,4.696],       [5.745,3.533],       [9.172,2.511],       [7.792,3.424],       [7.939,0.791]]raw_data_y = [0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]X_train = np.array(raw_data_x)y_train = np.array(raw_data_y)x = np.array([9.880,3.555])# 要将x这个矩阵转换成2维的矩阵，一行两列的矩阵X_predict = x.reshape(1,-1)"""1，创建一个对象，设置K的值为6"""knn_clf = KNNClassifier(6)"""2，将训练数据和训练标签融合"""knn_clf.fit(X_train,y_train)"""3，经过2才能跳到这里，传入待预测的数据"""y_predict = knn_clf.predict(X_predict)print(y_predict)

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。