机器学习(四) 机器学习(四) 分类算法--K近邻算法 KNN (下)
六、网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数
七、数据归一化 Feature Scaling
解决方案:将所有的数据映射到同一尺度
八、scikit-learn 中的 Scaler
preprocessing.py
import numpy as np class StandardScaler: def __init__(self):
self.mean_ = None
self.scale_ = None def fit(self, X):
"""根据训练数据集X获得数据的均值和方差"""
assert X.ndim == 2, "The dimension of X must be 2" self.mean_ = np.array([np.mean(X[:,i]) for i in range(X.shape[1])])
self.scale_ = np.array([np.std(X[:,i]) for i in range(X.shape[1])]) return self def transform(self, X):
"""将X根据这个StandardScaler进行均值方差归一化处理"""
assert X.ndim == 2, "The dimension of X must be 2"
assert self.mean_ is not None and self.scale_ is not None, \
"must fit before transform!"
assert X.shape[1] == len(self.mean_), \
"the feature number of X must be equal to mean_ and std_" resX = np.empty(shape=X.shape, dtype=float)
for col in range(X.shape[1]):
resX[:,col] = (X[:,col] - self.mean_[col]) / self.scale_[col]
return resX
九、更多有关 K 近邻算法的思考
优点:


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