【笔记】KNN之超参数

超参数

超参数

很多时候，对于算法来说，关于这个传入的参数，传什么样的值是最好的？

这就涉及到了机器学习领域的超参数

超参数简单来说就是在我们运行机器学习之前用来指定的那个参数，就是在算法运行前需要决定的参数

像是knn算法中的k就是典型的超参数

同时，还有一种是模型参数，即在算法过程中学习的参数，不过由于KNN算法没有模型参数，这里就不再赘述

那么怎么才能寻找到好的参数？

大致分为三点：

领域知识

经验数值

实验搜索

前两种是需要专业环境来养成，关于最后一种实验搜索就可以实践体现出来

实践部分（实验搜索）

为保证可复现，种子为666，数据集为sklearn的手写数字数据集

如果我们想要寻找一个好的k，可以使用一个循环，在初始的时候设置成最好的值为0，将for范围为从第二个参数开始的是个参数，那么我们在循环的过程中，每一次我们都创建一个knn_clf，进行fit操作，这样我们就可以得到当前k的分类准确度是多少

然后我们就可以开始比较，如果当前的score比历史上的score都好，那么就将现在的变成best_score，k同理，最后输出最好的k和其对应的预测准确率

  best_score = 0.0
  best_k = -1
  for k in range(1,11):
      knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
      knn_clf.fit(X_train ,y_train)
      score = knn_clf.score(X_test,y_test)
      if score > best_score:
          best_k = k
          best_score = score

  print("best_k =", best_k)
  print("best_score =",best_score)

然而k近邻算法中是不止一个K这样的超参数

还存在一个超参数，距离的权重（可使用倒数比较）

本来如果按照原有的knn算法，当出现三个不一样种类的情况的时候，我们只能随机出来得到一个样本，但是使用距离权重以后，可以有效地解决这种平票的问题

这样，我们引入距离这个想法以后，算法就变成了需不需要考虑距离这个要素的情况

  best_method = ""
  best_score = 0.0
  best_k = -1
  for method in ["uniform","distance"]:
      for k in range(1,11):
          knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k,weights = method)
          knn_clf.fit(X_train ,y_train)
          score = knn_clf.score(X_test,y_test)
          if score > best_score:
              best_k = k
              best_score = score
              best_method = method

  print("best_method =",best_method)
  print("best_k =", best_k)
  print("best_score =",best_score)

输出结果

那么距离的定义到底是什么

我们到底需要使用哪种距离

通过对曼哈顿距离和欧拉距离的变形推广，我们可以得到明科夫斯基距离

这样我们就获得了一个新的超参数 p

在sklearn中，p的默认为2，相当于取得是欧拉距离

那么继续修改算法为

  %%time
  best_p = -1
  best_score = 0.0
  best_k = -1

  for k in range(1,11):
      for p in range(1,6):
          knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k,weights ="distance",p=p)
          knn_clf.fit(X_train ,y_train)
          score = knn_clf.score(X_test,y_test)
          if score > best_score:
              best_k = k
              best_score = score
              best_p = p

  print("best_p =",best_p)
  print("best_k =", best_k)
  print("best_score =",best_score)

一般这种叫做网格搜索策略