利用sklearn内置的鸢尾花数据集为例，使用KNN算法进行鸢尾花的品种分类，其中包含了数据集获取，数据集分析，测试数据和训练数据切分，网格搜索最佳超参数等具体代码实现用例。
1.数据集获取
sklearn模块提供了丰富的数据集供开发者学习和试验，本文使用的是分类算法经典用例——鸢尾花案例，
sklearn数据集中datasets.load_digits也是一个学习分类算法不错的案例，大家可以尝试一下
2. 数据集结构分析
通过iris.keys()方法能够清晰了解到此数据集包括哪些内容，同时也可以直接print(iris)，但不建议这样做，
数据集大的话根本看不过来，可以通过numpy提供的shape方法去了解数据结构。
主要需要了解的信息有：
样本数量（data矩阵多少行）
样本维度（data矩阵多少列）
标签分类（target取值枚举数）
3. 数据集分布分析
主要通过画图的方式，分析各个样本的特征值与标签的关系，判断特征值与标签分类结果是否相关
4.切分数据集
将数据集分为两份，一份用来训练，一份用来测试
一般情况下按二八分类，80%数据训练，20%数据测试
5. 归一化处理
无论是训练数据集还是测试数据集，都需要归一化处理，推荐均值方差归一化处理，这样有效避免极值对样本整体的影响
sklearn同时也提供最值归一化：MinMaxScaler()
值得注意的是，测试样本使用的归一化参数由训练样本计算而得
这样真实的模拟了实际生产环境，因为实际生产数据集无法求得归一化参数，
训练样本求得的归一化参数也是算法的一部分
6. 网格搜索
使用KNN算法，虽然算法本身没有模型参数，不需要训练模型参数。
但算法具备超参数，需要通过训练集数据确定最佳超参数，
这里使用sklearn提供的网格搜索方法进行最佳超参数搜索
7. 测试结果
使用网格搜索得到的最佳超参数进行测试数据验证，查看起得分是否满足业务需求
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
"""
1.数据集获取
sklearn模块提供了丰富的数据集供开发者学习和试验，本文使用的是分类算法经典用例——鸢尾花案例，
sklearn数据集中datasets.load_digits也是一个学习分类算法不错的案例，大家可以尝试一下
"""
iris = datasets.load_iris()
print(iris.keys()) # 数据集包括 dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])
data = iris.data # 特征数据
feature_names = iris.feature_names # 特征名称
target = iris.target # 标签数据
target_names = iris.target_names # 标签名称
"""
2. 数据集 结构 分析
通过iris.keys()方法能够清晰了解到此数据集包括哪些内容，同时也可以直接print(iris)，但不建议这样做，
数据集大的话根本看不过来，可以通过numpy提供的shape方法去了解数据结构。
主要需要了解的信息有：
样本数量（data矩阵多少行）
样本维度（data矩阵多少列）
标签分类（target取值枚举数）
"""
print(iris.keys())
print(np.shape(data)) # (150, 4) 150个样本 4个维度的特征值
print(feature_names) # 四个特征值名称分别是['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']
print(np.shape(target)) # 对应150个样本的标签数据
print(target_names) # 标签分为三类，分别是['setosa' 'versicolor' 'virginica']
"""
3. 数据集 分布 分析
主要通过画图的方式，分析各个样本的特征值与标签的关系，判断特征值与标签分类结果是否相关
"""
plt.scatter(data[target == 0, 0], data[target == 0, 1], color='b', marker='o') # 标签为0的样本数据 前两列特征值的数据分布
plt.scatter(data[target == 1, 0], data[target == 1, 1], color='g', marker='*') # 标签为1的样本数据 前两列特征值的数据分布
plt.scatter(data[target == 2, 0], data[target == 2, 1], color='r', marker='+') # 标签为2的样本数据 前两列特征值的数据分布
plt.xlabel("sepal length (cm)", fontsize=15, color='b') # 设置x轴标签
plt.ylabel("sepal width (cm)", fontsize=15, color='b') # 设置y轴标签
plt.legend(['setosa', 'versicolor', 'virginica']) # 设置图例
plt.show()
plt.scatter(data[target == 0, 2], data[target == 0, 3], color='b', marker='o') # 标签为0的样本数据 后两列特征值的数据分布
plt.scatter(data[target == 1, 2], data[target == 1, 3], color='g', marker='*') # 标签为1的样本数据 后两列特征值的数据分布
plt.scatter(data[target == 2, 2], data[target == 2, 3], color='r', marker='+') # 标签为2的样本数据 后两列特征值的数据分布
plt.xlabel("petal length (cm)", fontsize=15, color='b') # 设置x轴标签
plt.ylabel("petal width (cm)", fontsize=15, color='b') # 设置y轴标签
plt.legend(['setosa', 'versicolor', 'virginica']) # 设置图例
plt.show()
"""
4.切分数据集
将数据集分为两份，一份用来训练，一份用来测试
一般情况下按二八分类，80%数据训练，20%数据测试
"""
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=666)
"""
5. 归一化处理
无论是训练数据集还是测试数据集，都需要归一化处理，推荐均值方差归一化处理，这样有效避免极值对样本整体的影响
sklearn同时也提供最值归一化：MinMaxScaler()
值得注意的是，测试样本使用的归一化参数由训练样本计算而得
这样真实的模拟了实际生产环境，因为实际生产数据集无法求得归一化参数，
训练样本求得的归一化参数也是算法的一部分
"""
standardscaler = StandardScaler()
standardscaler.fit(X_train) # 使用测试集数据训练归一化参数
print(standardscaler.mean_) # 训练数据求得的归一化参数：均值[5.83416667, 3.08666667, 3.70833333, 1.17]
print(standardscaler.scale_) # 训练数据求得的归一化参数：方差[0.81019502, 0.44327067, 1.76401924, 0.75317107]
X_train_standard = standardscaler.transform(X_train) # 使用上诉归一化参数对训练数据归一化
X_test_standard = standardscaler.transform(X_test) # 使用上诉归一化参数对测试数据归一化
"""
6. 网格搜索
使用KNN算法，虽然算法本身没有模型参数，不需要训练模型参数。
但算法具备超参数，需要通过训练集数据确定最佳超参数，
这里使用sklearn提供的网格搜索方法进行最佳超参数搜索
"""
param_grid = [
{
'weights': ['uniform'], # 不考虑距离权重的模式
'n_neighbors': [i for i in range(1, 11)] # 邻近点的个数
},
{
'weights': ['distance'], # 考虑距离权重的模式
'n_neighbors': [i for i in range(1, 11)],
'p': [i for i in range(1, 6)] # 明可夫斯基距离参数 p = (0：曼哈顿距离, 1:欧拉距离)
}
]
knn_clf = KNeighborsClassifier() # 实例化 KNN 算法
grid_search = GridSearchCV(knn_clf, param_grid, n_jobs=-1, verbose=2) # n_jobs=-1 最大并行训练
grid_search.fit(X_train_standard, y_train) # 针对训练数据进行最佳超参数搜索
best_estimator = grid_search.best_estimator_ # 这就是最终得到的最佳参数
best_score = grid_search.best_score_ # 使用上诉训练到的最佳参数得到的分类得分
"""
7. 测试结果
使用网格搜索得到的最佳超参数进行测试数据验证，查看起得分是否满足业务需求
"""
knn_clf = grid_search.best_estimator_
test_score_1 = knn_clf.score(X_test_standard, y_test) # 可以直接通过KNeighborsClassifier内置函数得到分类得分
print("test_score_1 = {}".format(test_score_1)) # test_score_1 = 1.0
y_predict = knn_clf.predict(X_test_standard) # 通过KNeighborsClassifier函数求得预测值
test_score_2 = accuracy_score(y_test, y_predict) # 使用accuracy_score函数对比y_test,y_predict得到分类得分
print("test_score_2 = {}".format(test_score_2)) # test_score_2 = 1.0
