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机器学习实战(4)—— KNN代码实现

本次实战案例使用的是机器学习中鸢尾花(iris)数据集。



目标是根据4个特征将3种鸢尾花分类。


下面使用Python进行实战演练:


加载数据:


# 从sklearn.datasets 导入 iris数据加载器。
from sklearn.datasets import load_iris
# 使用加载器读取数据并且存入变量iris。
iris = load_iris()
# 查验数据规模。
iris.data.shape


查看数据说明:


# 查看数据说明。对于一名机器学习的实践者来讲,这是一个好习惯。
print(iris.DESCR)

#sepal 萼片
#petal 花瓣


对数据集进行分割:


# 从sklearn.cross_validation里选择导入train_test_split用于数据分割。
from sklearn.cross_validation import train_test_split
# 从使用train_test_split,利用随机种子random_state采样25%的数据作为测试集。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25, random_state=33)


对数据标准化并建模(训练与预测):


# 从sklearn.preprocessing里选择导入数据标准化模块。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 从sklearn.neighbors里选择导入KNeighborsClassifier,即K近邻分类器。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 对训练和测试的特征数据进行标准化。
ss = StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.transform(X_test)

# 使用K近邻分类器对测试数据进行类别预测,预测结果储存在变量y_predict中。
knc = KNeighborsClassifier()
knc.fit(X_train, y_train)
y_predict = knc.predict(X_test)


查看模型效果:


# 使用模型自带的评估函数进行准确性测评。
print('The accuracy of K-Nearest Neighbor Classifier is', knc.score(X_test, y_test)) 



# 依然使用sklearn.metrics里面的classification_report模块对预测结果做更加详细的分析。
from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test, y_predict, target_names=iris.target_names))



从上图可以看出模型的准确率、召回率、F1值等。


这就是KNN的实战案例,你学会了么~


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