KNN算法-鸢尾花种类预测（交叉验证、网格搜索）

什么是交叉验证没

交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成4份，其中一份作为验证集。
然后经过4次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。
又称4折交叉验证。

分析

我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理

• 训练集：训练集+验证集
• 测试集：测试集
  

为什么需要交叉验证

交叉验证目的：为了让被评估的模型更加准确可信

问题：这个只是让被评估的模型更加准确可信，那么怎么选择或者调优参数呢？

• 网格搜索

网格搜索

通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值），这种叫超参数。
但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超 参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建立模型。

交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API：

sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None,cv=None)

• 对估计器的指定参数值进行详尽搜索
  • estimator：估计器对象
  • param_grid：估计器参数(dict形式){“n_neighbors”:[1,3,5]}
  • cv：指定几折交叉验证
  • fit：输入训练数据
  • score：准确率
• 结果分析：
  • best_score__:在交叉验证中验证的最好结果
  • best_estimator：最好的参数模型
  • cv_results:每次交叉验证后的验证集准确率结果和训练集准确率结果

鸢尾花案例增加K值调优

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 1.获取数据集
iris = load_iris()

# 2.数据集划分
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.25,random_state=22)

# 3.特征工程：标准化
#     3.1实例化一个转换器类
transfer = StandardScaler()
#     3.2调用fit_transform
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.fit_transform(x_test)

# 4.KNN预估器流程
# 4.1 实例化预估器类
estimator = KNeighborsClassifier()
# 4.2 模型选择与调优——网格搜索和交叉验证
param_dict = {"n_neighbors":[1,3,5]}
estimator = GridSearchCV(estimator,param_grid=param_dict,cv=3)
estimator.fit(x_train, y_train)

# 5.模型评估
#     5.1 方法1，对比预测值和准确值
y_predict = estimator.predict(x_test)
print("预测结果:\n",y_predict)
print("结果对比:\n",y_test == y_predict)
#     5.2 方法2，直接计算准确率
score = estimator.score(x_test,y_test)
print("直接计算准确率为:\n",score)

# 查看最终选择的结果和交叉验证结果
print("在交叉验证中的最好结果：\n",estimator.best_score_)
print("最好的参数模型：\n", estimator.best_estimator_)
print("每次交叉验证后的准确率结果：\n", estimator.cv_results_)

预测结果:
 [0 2 1 2 1 1 1 1 1 0 2 1 2 2 0 2 1 1 1 1 0 2 0 1 2 0 2 2 2 2 0 0 1 1 1 0 0
 0]
结果对比:
 [ True  True  True  True  True  True  True False  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True False  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True]
直接计算准确率为:
 0.9473684210526315
在交叉验证中的最好结果：
 0.9732100521574205
最好的参数模型：
 KNeighborsClassifier()
每次交叉验证后的准确率结果：
 {'mean_fit_time': array([0.00066463, 0.00100819, 0.00066543]), 'std_fit_time': array([0.00046997, 0.00082698, 0.00047053]), 'mean_score_time': array([0.00332411, 0.00364629, 0.00199358]), 'std_score_time': array([4.70979890e-04, 9.48115526e-04, 1.32507737e-06]), 'param_n_neighbors': masked_array(data=[1, 3, 5],
             mask=[False, False, False],
       fill_value='?',
            dtype=object), 'params': [{'n_neighbors': 1}, {'n_neighbors': 3}, {'n_neighbors': 5}], 'split0_test_score': array([0.97368421, 0.97368421, 0.97368421]), 'split1_test_score': array([0.97297297, 0.97297297, 0.97297297]), 'split2_test_score': array([0.94594595, 0.89189189, 0.97297297]), 'mean_test_score': array([0.96420104, 0.94618303, 0.97321005]), 'std_test_score': array([0.01291157, 0.03839073, 0.00033528]), 'rank_test_score': array([2, 3, 1])}