1. 9.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现

1.1. 学习目标

• 知道KNeighborsClassifier的用法

1.2. 1 再识K-近邻算法API

• sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto')
  • n_neighbors：
    • int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数
  • algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’}
    • 快速k近邻搜索算法，默认参数为auto，可以理解为算法自己决定合适的搜索算法。除此之外，用户也可以自己指定搜索算法ball_tree、kd_tree、brute方法进行搜索，
      • brute是蛮力搜索，也就是线性扫描，当训练集很大时，计算非常耗时。
      • kd_tree，构造kd树存储数据以便对其进行快速检索的树形数据结构，kd树也就是数据结构中的二叉树。以中值切分构造的树，每个结点是一个超矩形，在维数小于20时效率高。
      • ball tree是为了克服kd树高维失效而发明的，其构造过程是以质心C和半径r分割样本空间，每个节点是一个超球体。

1.3. 2 案例：鸢尾花种类预测

1.3.1. 2.1 数据集介绍

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。关于数据集的具体介绍：

1.3.2. 2.2 步骤分析

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

1.3.3. 2.3 代码过程

• 导入模块

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

• 先从sklearn当中获取数据集，然后进行数据集的分割

# 1.获取数据集
iris = load_iris()

# 2.数据基本处理
# x_train,x_test,y_train,y_test为训练集特征值、测试集特征值、训练集目标值、测试集目标值
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=22)

• 进行数据标准化 -- 特征值的标准化

# 3、特征工程：标准化
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)

• 模型进行训练预测

# 4、机器学习(模型训练)
estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=9)
estimator.fit(x_train, y_train)
# 5、模型评估
# 方法1：比对真实值和预测值
y_predict = estimator.predict(x_test)
print("预测结果为:\n", y_predict)
print("比对真实值和预测值：\n", y_predict == y_test)
# 方法2：直接计算准确率
score = estimator.score(x_test, y_test)
print("准确率为：\n", score)

1.4. 3 案例小结

在本案例中，具体完成内容有：

• 使用可视化加载和探索数据，以确定特征是否能将不同类别分开。
• 通过标准化数字特征并随机抽样到训练集和测试集来准备数据。
• 通过统计学，精确度度量进行构建和评估机器学习模型。

同学之间讨论刚才完成的机器学习代码,并且确保在自己的电脑运行成功

1.5. 4 总结

• KNeighborsClassifier的使用【知道】
  • sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto')
    • algorithm（auto,ball_tree, kd_tree, brute） -- 选择什么样的算法进行计算