KNN算法（二） sklearn KNN实践

上次介绍了KNN的基本原理，以及KNN的几个窍门，这次就来用sklearn实践一下KNN算法。

一.Skelarn KNN参数概述

要使用sklearnKNN算法进行分类，我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数，那么这节就先介绍这些内容吧。

def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5,
                       weights='uniform',
                       algorithm = '',
                       leaf_size = '30',
                       p = 2,
                       metric = 'minkowski',
                       metric_params = None,
                       n_jobs = None
                       )
                                        
- n_neighbors：这个值就是指 KNN 中的 “K”了。前面说到过，通过调整 K 值，算法会有不同的效果。
- weights（权重）：最普遍的 KNN 算法无论距离如何，权重都一样，但有时候我们想搞点特殊化，比如距离更近的点让它更加重要。这时候就需要 weight 这个参数了，这个参数有三个可选参数的值，决定了如何分配权重。参数选项如下：
        • 'uniform'：不管远近权重都一样，就是最普通的 KNN 算法的形式。
        • 'distance'：权重和距离成反比，距离预测目标越近具有越高的权重。
        • 自定义函数：自定义一个函数，根据输入的坐标值返回对应的权重，达到自定义权重的目的。
- algorithm：在 sklearn 中，要构建 KNN 模型有三种构建方式，1. 暴力法，就是直接计算距离存储比较的那种放松。2. 使用 kd 树构建 KNN 模型 3. 使用球树构建。 其中暴力法适合数据较小的方式，否则效率会比较低。如果数据量比较大一般会选择用 KD 树构建 KNN 模型，而当 KD 树也比较慢的时候，则可以试试球树来构建 KNN。参数选项如下：
        • 'brute' ：蛮力实现
        • 'kd_tree'：KD 树实现 KNN
        • 'ball_tree'：球树实现 KNN 
        • 'auto'： 默认参数，自动选择合适的方法构建模型
不过当数据较小或比较稀疏时，无论选择哪个最后都会使用 'brute'
        
- leaf_size：如果是选择蛮力实现，那么这个值是可以忽略的，当使用KD树或球树，它就是是停止建子树的叶子节点数量的阈值。默认30，但如果数据量增多这个参数需要增大，否则速度过慢不说，还容易过拟合。
- p：和metric结合使用的，当metric参数是"minkowski"的时候，p=1为曼哈顿距离， p=2为欧式距离。默认为p=2。
- metric：指定距离度量方法，一般都是使用欧式距离。
        • 'euclidean' ：欧式距离
        • 'manhattan'：曼哈顿距离
        • 'chebyshev'：切比雪夫距离
        • 'minkowski'： 闵可夫斯基距离，默认参数
- n_jobs：指定多少个CPU进行运算，默认是-1，也就是全部都算。

二. KNN代码实例

KNN算法算是机器学习里面最简单的算法之一了，我们来sklearn官方给出的例子，来看看KNN应该怎样使用吧：

数据集使用的是著名的鸢尾花数据集，用KNN来对它做分类。我们先看看鸢尾花长的啥样。

上面这个就是鸢尾花了，这个鸢尾花数据集主要包含了鸢尾花的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性（特征），以及鸢尾花卉属于『Setosa，Versicolour，Virginica』三个种类中的哪一类（这三种都长什么样我也不知道）。

在使用KNN算法之前，我们要先决定K的值是多少，要选出最优的K值，可以使用sklearn中的交叉验证方法，代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection  import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

#读取鸢尾花数据集
iris = load_iris()
x = iris.data
y = iris.target
k_range = range(1, 31)
k_error = []
#循环，取k=1到k=31，查看误差效果
for k in k_range:
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    #cv参数决定数据集划分比例，这里是按照5:1划分训练集和测试集
    scores = cross_val_score(knn, x, y, cv=6, scoring='accuracy')
    k_error.append(1 - scores.mean())

#画图，x轴为k值，y值为误差值
plt.plot(k_range, k_error)
plt.xlabel('Value of K for KNN')
plt.ylabel('Error')
plt.show()
运行后，我们可以得到下面这样的图：

有了这张图，我们就能明显看出K值取多少的时候误差最小，这里明显是K=11最好。当然在实际问题中，如果数据集比较大，那为减少训练时间，K的取值范围可以缩小。