机器学习sklearn之KNN的实现_sklearn实现knn_朴素.无恙的博客-程序员宅基地

技术标签： knn评价指标  sklearn  Machine Learning  

机器学习之KNN的实现

本片文章主要写了针对一个csv数据，目标是对其数据进行分类，怎样用knn实现
在此问题中将该问题分为三个步骤：

  1. 数据处理：对csv数据进行处理做出适合knn的数据集，包括划分测试集及训练集
  2. 数据拟合：对数据集数据进行拟合
  3. 数据预测及评价指标：对所训练得到的结果进行预测以及评价

  • 数据处理

  • 本实例中的数据集如下图所示：
    在这里插入图片描述
    第一列为数据集的标签，第一行为数据集的title，首先要做的处理是将数据集的数据以及标签提取出来。即特征与标签类别

     # -*- coding: utf-8 -*-
 """
 Created on Tue Nov 27 17:47:44 2018
 
 @author: Administrator
 """
 
 import csv
 
 
 from sklearn import neighbors
 
 knn = neighbors.KNeighborsClassifier()#(n_neighbors=10)
 from numpy import genfromtxt
 a = open('list.csv', 'r+')
 reader = csv.reader(a)#按行读取内容
 headers = next(reader)#打印出为title那行
 print(headers)

在这里插入图片描述
该title第一列为数字序列，后七列为特征名称，其次是提取标签以及数据

    dataPath = r"list.csv"
    featureList = genfromtxt(dataPath, skip_header=1,delimiter=',',usecols=(1,2,3,4,5,6,7))
    #转化为txt，[genfromtxt用法](https://blog.csdn.net/weixin_40123108/article/details/84531460)得到后7列数据
    labelList = genfromtxt(dataPath, skip_header=1,delimiter=',',usecols=(0))#得到标签
    
    x= featureList[:]
    print(len(x))
    #print (x)
    #print ("labelList")
    y = labelList[:]
    #print (y)

划分数据集及训练集

    from sklearn.model_selection import train_test_split#分割数据集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
        x, y, test_size=0.25)

    print(X_train.shape)
    print(X_test.shape)

在这里插入图片描述
**

  • 数据拟合

**
knn = neighbors.KNeighborsClassifier()#(n_neighbors=10)knn参数用法
knn.fit(X_train,y_train)

**

  • 数据预测及评价指标

**

    y_predict = knn.predict(X_test) 
     #调用该对象的测试方法，主要接收一个参数：测试数据集
    probility=knn.predict_proba(X_test)  
     #计算各测试样本基于概率的预测

    score=knn.score(X_test,y_test,sample_weight=None)
    #调用该对象的打分方法，计算出准确率
    
    print('y_predict = ')  
    print(y_predict)  
    #输出测试的结果
    
    print('y_test = ')
    print(y_test)    
    #输出原始测试数据集的正确标签，以方便对比
    print ('Accuracy:',score ) 
    #输出准确率计算结果
    print ('probility:',probility)

在这里插入图片描述
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40123108/article/details/84573746

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