一、概述

【定义】如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

二、距离计算公式

两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫【欧式距离】

设有特征，a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)，那么：

$$\sqrt{(a1-b1)^{2}+(a2-b2){2}+(a3-b3)^{2}}$$

三、sklearn k-近邻算法API

sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto')

n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数
algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’}，可选用于计算最近邻居的算法：

‘ball_tree’将会使用 BallTree

‘kd_tree’将使用 KDTree

‘auto’将尝试根据传递给fit方法的值来决定最合适的算法 (不同实现方式影响效率)

四、实战

数据位置：https://www.kaggle.com/c/facebook-v-predicting-check-ins/data

五、数据的处理

1、缩小数据集范围

DataFrame.query()

2、处理日期数据

pd.to_datetime

pd.DatetimeIndex

3、增加分割的日期数据

4、删除没用的日期数据

pd.drop

5、将签到位置少于3个用户的删除

#按place_id列进行分组，并数出每个地方有多少次签到

place_count =data.groupby('place_id').aggregate(np.count_nonzero)

#入住次数>3个的拿出来，place_id放到最后做为一个特征，前面加一个新索引列0-n

tf = place_count[place_count.row_id > 3].reset_index()

#原表的place_id，存在上一步新建的表里的，单独拿出来做为新数据

data = data[data['place_id'].isin(tf.place_id)]

六、Knn算法实战

数据集示例(trian.csv)：

6.1.初步knn，暂时不用特征工程（标准化）

此处分为两步：

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split  #数据集分割成：测试集、训练集模块

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #knn近邻算法模块

def choisecsv():

    """

    选取一部分数据保存为新表格

    :return:

    """

    # 【1】读取数据

    path = "D:\\a\\data\\facebook-v-predicting-check-ins\\train.csv"

    data = pd.read_csv(path)

    # print(data.head(10))

    # 【2】因为数据集太大，只选取一部分数据，保存一个新表格

    data = data.query("x > 1.0 &  x < 1.25 & y > 2.5 & y < 2.75")

    print(data.head(10))

    data.to_csv('train_s.csv',index=False) #第2参数，不要在新csv里最前列自动加索引

def demoknn():

    """

    根据输入坐标，预测入住地点

    :return:

    """

    data=pd.read_csv("train_s.csv")

    #【1】时间戳(785470)：转化时间列的时间戳为时间类似:1970-1-1 12:00:00

    time_value=pd.to_datetime(data['time'],unit='s')

    #print(time_value)

    #（1.1）把日期转化为字典格式

    time_value=pd.DatetimeIndex(time_value)

    # （1.2）根据时间字典构造一些新特征：月，天，时，星期几

    data['mouth']=time_value.month

    data['day'] = time_value.day

    data['hour'] = time_value.hour

    data['weekday'] = time_value.weekday

    #（1.3）删除时间戳列。pd里0是行，1是列

    data=data.drop(['time'],axis=1)

    #print(data.head(10))

    #【2】删除入驻数量少于3次的地方

    place_count=data.groupby('place_id').count() #按place_id列进行分组，并数出每个地方有多少次签到

    tf = place_count[place_count.row_id > 3].reset_index() #入住次数>3个的拿出来，place_id放到最后做为一个特征，前面加一个新索引列0-n

    data = data[data['place_id'].isin(tf.place_id)]  #原表的place_id，存在上一步新建的表里的，单独拿出来做为新数据

    #print(data.sample(10))

    #【3】取得特征值x、目标值y

    y=data['place_id']

    x=data.drop('place_id',axis=1)

    #【4】分割数据集

    x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.25)

    #【5】特征工程（标准化）（暂时跳过）

    #【6】执行Knn算法

    knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

    #【7】fit(处理),执行算法（到此模型已训练完成）

    knn.fit(x_train,y_train)

    #【8】预测结果predict（输入测试集进行预测）

    y_predict=knn.predict(x_test)

    print('预测的位置为：',y_predict)

    #【9】算出准确率scroe（对模型进行测试集的预测，的准确率计算）：

    print('准确率为：',knn.score(x_test,y_test))

if __name__=="__main__":

    #choisecsv() #选取部分数据创建一个新表并保存

    demoknn() #knn实例

'''结果（可以看到此次准确率很低）：

预测的位置为： [1097200869 4423196276 4932578245 ... 3312463746 1479000473 1097200869]

准确率为： 0.027659574468085105

'''

6.2提升预测准确率1：进行特征工程处理（标准化）

接上例代码，在第5步加上（特征工程——标准化）处理后再预测，可以看到准确率一下由上例的2.7%，一下提升到41.3%

    #【5】特征工程（标准化）对测试集、训练集的特征值进行，标准化

    std=StandardScaler()

    x_train=std.fit_transform(x_train)

    x_test=std.fit_transform(x_test)

'''结果：

预测的位置为： [3312463746 7803770431 2327054745 ... 1602053545 5270522918 1267801529]

准确率为： 0.4134751773049645

'''

6.3 提升预测准确率2：删除无关特征

排查发现row_id这列和预测数据结果无关，会对结果造成影响，因此删除

此时发现准确率由：41%变47%

关键代码：

    # (2.1)此处打印发现row_id这列特征值与预测没有相关性，会影响模型预测结果；因此把它删除：训练特征集、测试特征集都要删除

    data=data.drop(['row_id'],axis=1)

源码如下：

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split  #数据集分割成：测试集、训练集模块

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #knn近邻算法模块

from sklearn.preprocessing import StandardScaler #特征工程 标准化 模块

def choisecsv():

    """

    选取一部分数据保存为新表格

    :return:

    """

    # 【1】读取数据

    path = "D:\\a\\data\\facebook-v-predicting-check-ins\\train.csv"

    data = pd.read_csv(path)

    # print(data.head(10))

    # 【2】因为数据集太大，只选取一部分数据，保存一个新表格

    data = data.query("x > 1.0 &  x < 1.25 & y > 2.5 & y < 2.75")

    print(data.head(10))

    data.to_csv('train_s.csv',index=False) #第2参数，不要在新csv里最前列自动加索引

def demoknn():

    """

    根据输入坐标，预测入住地点

    :return:

    """

    data=pd.read_csv("train_s.csv")

    #【1】时间戳处理：转化时间列的时间戳为时间

    time_value=pd.to_datetime(data['time'],unit='s')

    #print(time_value)

    #（1.1）把日期转化为字典格式

    time_value=pd.DatetimeIndex(time_value)

    # （1.2）根据时间字典构造一些新特征：月，天，时，星期几

    data['mouth']=time_value.month

    data['day'] = time_value.day

    data['hour'] = time_value.hour

    data['weekday'] = time_value.weekday

    #（1.3）删除时间戳列。pd里0是行，1是列

    data=data.drop(['time'],axis=1)

    #print(data.head(10))

    #【2】删除入驻数量少于3次的地方

    place_count=data.groupby('place_id').count() #数出一共有多少个地方

    tf = place_count[place_count.row_id > 3].reset_index() #入住次数>3个的拿出来，place_id放到最后做为一个特征，前面加一个新索引列0-n

    data = data[data['place_id'].isin(tf.place_id)]  #原表的place_id，存在上一步新建的表里的，单独拿出来做为新数据

    #print(data.sample(10))

    # (2.1)此处打印发现row_id这列特征值与预测没有相关性，会影响模型预测结果；因此把它删除：训练特征集、测试特征集都要删除

    data=data.drop(['row_id'],axis=1)

    #【3】取得特征值x、目标值y

    y=data['place_id']

    x=data.drop('place_id',axis=1)

    #【4】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)

    #【5】特征工程（标准化）对测试集、训练集的特征值进行，标准化

    std=StandardScaler()

    x_train=std.fit_transform(x_train)

    x_test=std.fit_transform(x_test)

    #【6】执行Knn算法

    knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

    #【7】fit(处理),执行算法（到此模型已训练完成）

    knn.fit(x_train,y_train)

    #【8】预测结果predict（输入测试集进行预测）

    y_predict=knn.predict(x_test)

    print('预测的位置为：',y_predict)

    #【9】算出准确率scroe（对模型进行测试集的预测，的准确率计算）：

    print('准确率为：',knn.score(x_test,y_test))

if __name__=="__main__":

    #choisecsv() #选取部分数据创建一个新表并保存

    demoknn() #knn实例

'''结果

预测的位置为： [7803770431 1097200869 3533177779 ... 4932578245 5606572086 1097200869]

准确率为： 0.4761229314420804

'''

6.4提升预测准确率3：K值调整等

1.调整k值关键代码：

1、k值取多大？有什么影响？

k值取很小：容易受异常点影响
k值取很大：容易受最近数据太多导致比例变化

2、性能影响：k近邻每个都要进行数值运算，当数据非常多时，非常耗时

    #【6】执行Knn算法

    knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)

'''结果：经多次调试发现

k值调整成6预测准确率最高变为：

48%

'''

七、K近邻总结

k-近邻算法步骤

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split  #数据集分割成：测试集、训练集模块

from sklearn.preprocessing import StandardScaler #特征工程 标准化 模块

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #knn近邻算法模块

详情见上一节代码……

k-近邻算法优缺点

优点：

简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练

缺点：

懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大
必须指定K值，K值选择不当则分类精度不能保证
使用场景：小数据场景，几千～几万样本，具体场景具体业务去测试

《机学五》KNN算法及实例

一、概述

二、距离计算公式

三、sklearn k-近邻算法API

四、实战

五、数据的处理

六、Knn算法实战

6.1.初步knn，暂时不用特征工程（标准化）

6.2提升预测准确率1：进行特征工程处理（标准化）

6.3 提升预测准确率2：删除无关特征

6.4提升预测准确率3：K值调整等

1.调整k值关键代码：

七、K近邻总结

k-近邻算法步骤

k-近邻算法优缺点

《机学五》KNN算法及实例的相关教程结束。

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