机器学习:KNN
KNN:K-nearst neighbors
简介:
- k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类,简而言之为:人以类聚,物以群分
- KNN既可以应用于分类中,也可用于回归中;在分类的预测是,一般采用多数表决法;在做回归预测时,一般采用平均值法
KNN三要素:
在KNN的算法中,主要考虑以下三个要素:
K值的选择:表示样本可由距离其最近的K个邻居来代替;可由交叉验证来选择最适合K值
- 当K值较小的时候,表示使用较小领域的样本进行预测,因此会导致模型更加复杂,导致过拟合;
- 当K值较大的时候,表示使用较大领域的样本进行预测,训练误差会增大,模型会简化,容易导致欠拟合
距离的度量:一般使用欧式距离;
- 欧式距离:若\(a(a_1,a_2,a_3)\), \(b(b_1,b_2,b_3)\),则两者的欧式距离为:
\[\sqrt{(a1-b1)^2+(a2-b2)^2+(a2-b2)^2}
\]
- 欧式距离:若\(a(a_1,a_2,a_3)\), \(b(b_1,b_2,b_3)\),则两者的欧式距离为:
决策规则:在分类模型中,主要使用多数表决或者加权多数表决法;在回归模型中,主要使用平均值法或者加权平均值法
- 多数表决/均值法:每个邻近样本权重相同;
- 加权多数表决/加权平均值法:每个邻近样本权重不同;一般情况下,采用权重和距离成反比的方式进行计算
KNN算法实现:
蛮力实现(brute):
- 计算预测样本到所有训练集样本的距离,然后选择最小的k个距离即可得到K个最邻近点。
- 缺点:计算消耗资源大
KD树(kd tree):
- 对训练数据进行建模,构建KD树;
- 根据构建好的模型对样本进行预测;
除此之外,还有一些从KD树改进而来的求解最近邻点的算法,例如Ball Tree、BBF Tree、MVP Tree
KD树浅析
当样本数量较少时,可以通过brute蛮力来求解最近邻;而当样本量较大的时候,KD树就能发挥其优势。
构建方式
- 从m个样本的n维特征中,分别计算n个特征取值的方差;
- 用方差最大的第k维特征\(n_k\)作为根节点;
- 对于这个特征,选择取值的中位数\(n_{kv}\)作为样本的划分点,对于小于该值的样本划分到左子树,对于大于等于该值的样本划分到右子树;
- 对左右子树采用同样的方式找方差最大的特征作为根节点,递归即可产生KD树
查找方式
- 对于一个目标点,首先在KD树里面找到包含目标点的叶子节点;
- 从根节点出发,根据之前划分的条件,递归的向下访问KD树,直到达到叶子节点为止;
- 以目标点为圆心,以目标点到叶子节点样本实例的距离为半径,得出一个超球体,最近邻的点一定在这个超球体的内部;
- 返回到叶子节点的父节点,检查另一个子节点包含的超矩形区域是否和上述的超球体相交:
- 若相交,则去这个子节点寻找是否有更加近的点,若有,则更新最近点;
- 若不相交,则继续回到叶子节点的父节点的父节点,在这个更父的父节点对应的另一个子树中继续上述步骤;
- 经过上述几步一直更新,当回溯到根节点时,最后的最近点就是当前目标点的最近邻点
- 把改点删除,继续进行上述的操作,直到找到K个点为止
下述博文中有关于此查找方式的案例,便于理解:
实际应用:
- 示例代码
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
def knn_classifier_iris():
"""
K-近邻预测鸢尾花
"""
# 加载数据
lr = load_iris()
# 划分数据
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(lr.data, lr.target, test_size=0.25)
# 特征工程(标准化)
std = StandardScaler()
# 对测试集和训练集的特征值进行标准化
x_train = std.fit_transform(x_train)
x_test = std.transform(x_test)
# 采用knn
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练
# knn.fit(x_train, y_train)
# # 得出预测
# y_predict = knn.predict(x_test)
# print(y_predict)
# #评估模型
# print("预测的准确率:", knn.score(x_test, y_test))
# print("每个类别的精确率与召回率与F1Score", classification_report(y_test, y_predict, target_names=lr.target_names))
# 采用网格搜索+交叉验证
# 构造超参数的选择
param = {"n_neighbors":[1,3,5]}
# 构造网格搜索对象 2折交叉验证
gc = GridSearchCV(knn, param_grid=param, cv=2)
# 拟合
gc.fit(x_train, y_train)
# 预测+模型评估
print("在测试集上的准确性:", gc.score(x_test, y_test))
# 在测试集上的准确性: 0.9210526315789473
print("在交叉验证当中的最好的结果:", gc.best_score_)
# 在交叉验证当中的最好的结果: 0.9910714285714286
print("最好的参数选择:", gc.best_params_)
# 最好的参数选择: {'n_neighbors': 3}
print("最好的模型:", gc.best_estimator_)
# 最好的模型: KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=3, p=2, weights='uniform')
print("每个超参数每次交叉验证的结果:", gc.cv_results_)
# 略
return None
由于这部分代码量太少,因此将其与决策树代码归到了一起,见下:
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