| 导读 | 今天给大家带来的是关于Python机器学习的相关知识,文章围绕着Python底层实现KNN展开,文中有非常详细的解释及代码示例,需要的朋友可以参考下 |
一、导入数据
借助python自带的pandas库导入数据，很简单。用的数据是下载到本地的红酒集。
代码如下（示例）：
import pandas as pd
def read_xlsx(csv_path):
data = pd.read_csv(csv_path)
print(data)
return data
二、归一化
KNN算法中将用到距离，因此归一化是一个重要步骤，可以消除数据的量纲。我用了归一化，消除量纲也可以用标准化，但是作为新手，我觉得归一化比较简单。
其中最大最小值的计算用到了python中的numpy库，pandas导入的数据是DateFrame形式的，np.array()用来将DateFrame形式转化为可以用numpy计算的ndarray形式。
代码如下（示例）：
import numpy as np
def MinMaxScaler(data):
col = data.shape[1]
for i in range(0, col-1):
arr = data.iloc[:, i]
arr = np.array(arr) #将DataFrame形式转化为ndarray形式，方便后续用numpy计算
min = np.min(arr)
max = np.max(arr)
arr = (arr-min)/(max-min)
data.iloc[:, i] = arr
return data
三、分训练集和测试集
先将数据值和标签值分别用x和y划分开，设置随机数种子random_state，若不设置，则每次运行的结果会不相同。test_size表示测试集比例。
def train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=None):
col = data.shape[1]
x = data.iloc[:, 0:col-1]
y = data.iloc[:, -1]
x = np.array(x)
y = np.array(y)
# 设置随机种子，当随机种子非空时，将锁定随机数
if random_state:
np.random.seed(random_state)
# 将样本集的索引值进行随机打乱
# permutation随机生成0-len(data)随机序列
shuffle_indexs = np.random.permutation(len(x))
# 提取位于样本集中20%的那个索引值
test_size = int(len(x) * test_size)
# 将随机打乱的20%的索引值赋值给测试索引
test_indexs = shuffle_indexs[:test_size]
# 将随机打乱的80%的索引值赋值给训练索引
train_indexs = shuffle_indexs[test_size:]
# 根据索引提取训练集和测试集
x_train = x[train_indexs]
y_train = y[train_indexs]
x_test = x[test_indexs]
y_test = y[test_indexs]
# 将切分好的数据集返回出去
# print(y_train)
return x_train, x_test, y_train, y_test
四、计算距离
此处用到欧氏距离，pow()函数用来计算幂次方。length指属性值数量，在计算最近邻时用到。
def CountDistance(train,test,length):
distance = 0
for x in range(length):
distance += pow(test[x] - train[x], 2)**0.5
return distance
五、选择最近邻
计算测试集中的一条数据和训练集中的每一条数据的距离，选择距离最近的k个，以少数服从多数原则得出标签值。其中argsort返回的是数值从小到大的索引值，为了找到对应的标签值。
tip:用numpy计算众数的方法
import numpy as np #bincount（）：统计非负整数的个数，不能统计浮点数 counts = np.bincount(nums) #返回众数 np.argmax(counts)
少数服从多数原则，计算众数，返回标签值。
def getNeighbor(x_train,test,y_train,k):
distance = []
#测试集的维度
length = x_train.shape[1]
#测试集合所有训练集的距离
for x in range(x_train.shape[0]):
dist = CountDistance(test, x_train[x], length)
distance.append(dist)
distance = np.array(distance)
#排序
distanceSort = distance.argsort()
# distance.sort(key= operator.itemgetter(1))
# print(len(distance))
# print(distanceSort[0])
neighbors =[]
for x in range(k):
labels = y_train[distanceSort[x]]
neighbors.append(labels)
# print(labels)
counts = np.bincount(neighbors)
label = np.argmax(counts)
# print(label)
return label
调用函数时：
getNeighbor(x_train,x_test[0],y_train,3)
六、计算准确率
用以上KNN算法预测测试集中每一条数据的标签值，存入result数组，将预测结果与真实值比较，计算预测正确的个数与总体个数的比值，即为准确率。
def getAccuracy(x_test,x_train,y_train,y_test):
result = []
k = 3
# arr_label = getNeighbor(x_train, x_test[0], y_train, k)
for x in range(len(x_test)):
arr_label = getNeighbor(x_train, x_test[x], y_train, k)
result.append(arr_label)
correct = 0
for x in range(len(y_test)):
if result[x] == y_test[x]:
correct += 1
# print(correct)
accuracy = (correct / float(len(y_test))) * 100.0
print("Accuracy:", accuracy, "%")
return accuracy
总结
KNN算是机器学习中最简单的算法，实现起来相对简单，到此这篇关于Python机器学习之底层实现KNN的文章就介绍到这了。
原文来自：
本文地址：//lrxjmw.cn/python-knn-pandas.html编辑：xiangping wu，审核员：逄增宝
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