sklearn 翻译笔记：KNeighborsClassifier

今天做机器学习knn的实现想使用sklearn这个模块，但是里面的函数不懂，无奈只能查文档，但是一大片英文看见我就烦，也不是说不能看  但是以我低下的英语水平实在是太费劲了。幸好找到一篇前人翻译的比较好的解释。给大家推荐一下：一位来自简书的作者：吃着苹果写代码   感谢作者的分享，希望能帮到更多的人。

sklearn 翻译笔记：KNeighborsClassifier - 简书

顺便把今天实现的代码也分享出来吧：诚然，代码实现顺利运行的呢一刻真的很开心

本代码是在python 中文文本分类 - 相国大人 - CSDN博客（相国大人）的代码基础上实现的

相国大人是使用的贝叶斯分类实现的分类模型，由于我的实际需要，我将相国大人的最后一个分类器模型NBayes_Predict.py修改了，使用了sklearn.neighbors这个pycharm自带的模块,具体源码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@version: python3.6
@author: XiangguoSun
@file:Neighbors.py
@time: 2019/6/20 16:12
@software: PyCharm
"""

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 导入k近邻算法
from sklearn import metrics
from Tools import readbunchobj
import os

# 导入训练集
path = os.getcwd()  # 获取当前路径
trainpath = os.path.join(path,"train_word_bag/tfdifspace.dat")
train_set = readbunchobj(trainpath)

# 导入测试集
testpath = os.path.join(path,"test_word_bag/testspace.dat")
test_set = readbunchobj(testpath)

# 训练分类器：输入词袋向量和分类标签，
clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,radius=1.0,algorithm='auto',leaf_size=30,
metric='minkowski',p=2,metric_params=None,n_jobs=1).fit(train_set.tdm, train_set.label)
"""
n_neighbors: int, 可选参数(默认为 5)
algorithm（算法）: {‘auto’, ‘ball_tree’, ‘kd_tree’, ‘brute’}, 可选参数（默认为 'auto'）
leaf_size（叶子数量）: int, 可选参数(默认为 30)
p: integer, 可选参数(默认为 2)
metric（矩阵）: string or callable, 默认为 ‘minkowski’
metric_params（矩阵参数）: dict, 可选参数(默认为 None)
n_jobs: int, 可选参数(默认为 1)
用于搜索邻居的，可并行运行的任务数量。如果为-1, 任务数量设置为CPU核的数量。
"""

# 预测分类结果
predicted = clf.predict(test_set.tdm)

"""
target_name: 是一个list，存放的是整个数据集的类别集合
label： 是一个list，存放的是所有文本的标签。
filenames： 是一个list，存放的是所有文本文件的名字。
contents： 是一个list，分词后文本文件（一个文本文件只有一行）
"""
for flabel, file_name, expct_cate in zip(test_set.label, test_set.filenames, predicted):
    if flabel != expct_cate:
        print(file_name, ": 实际类别:", flabel, " -->预测类别:", expct_cate)

print("预测完毕!!!")

# 计算分类精度：

def metrics_result(actual, predict):
    print('精度:{0:.3f}'.format(metrics.precision_score(actual, predict, average='weighted')))
    print('召回:{0:0.3f}'.format(metrics.recall_score(actual, predict, average='weighted')))
    print('f1-score:{0:.3f}'.format(metrics.f1_score(actual, predict, average='weighted')))

metrics_result(test_set.label, predicted)

readbunchobj（）方法在Tool.py文件，若要复现，请下载相国大人完整代码再修改或者联系我，我可以提供修改好的Knn代码和训练集测试集。