【学习打卡】第7天 Python3入门机器学习

课程介绍

---

课程名称：Python3入门机器学习 经典算法与应用 入行人工智能
课程章节：4-1；4-2；4-3
主讲老师：liuyubobobo

内容导读

• 第一部分 knn-k近邻算法基础
• 第二部分 knn的过程
• 第三部分 scikit-learn库中调用KNN算法
• 第四部分 自己编写KNN算法(两份)

课程详细

---

第一部分 knn-k近邻算法基础

工作原理:加入新来了一个x点 在离散点中找到k个离x点最近的点，假如最近的为0的多，判断x=0 反之为1

准备工作
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X_train = np.array(raw_data_X)
y_train = np.array(raw_data_y)

plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1])
plt.scatter(X_train[y_train==1,0],X_train[y_train==1,1])
plt.show()

X_train[y_train==0,0]
#含义为，找到X_train中下标为（满足y_train==0）的第1列

#一个新输入的点，判断是不是有肿瘤
x = np.array([8.093607318, 3.365731514])

plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1])
plt.scatter(X_train[y_train==1,0],X_train[y_train==1,1])
plt.scatter(x[0],x[1])
plt.show()
#从图中很好地看出新的点属于y_train==1
#那么使用knn算法是怎么样用的呢

第二部分 knn的过程

#先创建距离的列表
from math import sqrt
distances = [ ]
t=1
for x_train in X_train:
    #拿出一行数据减去x点，计算他的欧拉距离
    d = sqrt(np.sum((x_train - x)**2))
    
distances = [sqrt(np.sum((x_train - x)**2)) for x_train in X_train ]

#输出一个排序好的下标的数列
nearst=np.argsort(distances)

#knn找6个最近的数
k=6

#最近的k个点的y的坐标
topK_y = [y_train[i] for i in nearst[:k]]

#获得了离x点最近的k个点所代表的y_train的值
#然后数一下
topK_y

#找一下元素中出现的数字和次数
from collections import Counter
Counter(topK_y)

votes = Counter(topK_y)

#利用这个函数找出，找出票数最多的一个函数
votes.most_common(1)
#返回一个数组

#预测的y的值，预测肿瘤为恶行肿瘤
predict_y = votes.most_common(1)[0][0]
predict_y

第三部分 scikit-learn库中调用KNN算法

#准备工作，导入训练数据，和新的点，来预测肿瘤是否为恶性肿瘤
raw_data_X =np.array( 
              [[3.393533211, 2.331273381],
              [3.110073483, 1.781539638],
              [1.343808831, 3.368360954],
              [3.582294042, 4.679179110],
              [2.280362439, 2.866990263],
              [7.423436942, 4.696522875],
              [5.745051997, 3.533989803],
              [9.172168622, 2.511101045],
              [7.792783481, 3.424088941],
              [7.939820817, 0.791637231]
             ])
raw_data_y =np.array(  [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1])

X_train = np.array(raw_data_X)
y_train = np.array(raw_data_y)

x = np.array([[8.093607318, 3.365731514]])

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
#调用封装好的函数

#创建对象n_neighbors=6 == k=6
KNN_classifiter = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)

#fit拟合，传入训练数据集，和特征向量
KNN_classifiter.fit(raw_data_X,raw_data_y)

#输入x矩阵
KNN_classifiter.predict([x])
#得到预测结果

第四部分 自己编写KNN算法(两份)

第一版python编写KNN算法

import numpy as np
from math import sqrt
from collections import Counter

def KNN_classify(k, X_train, y_train, x):

    assert 1 <= k <= X_train.shape[0],'k is not nice'
    assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0],\
        'the data X_train and y_train is mismatch'
    assert X_train.shape[1] == x.shape[0],\
        'The feature quantities of X_train and x do not match'

    #算出每个data中x与新增x的欧几里和距离
    distances = [(sqrt(np.sum(x_train - x)**2)) for x_train in X_train]
    #排序并用下标表示，从小到大
    nearest = np.argsort(distances)
    #表达式，分别算出第k个下标下的y的原始值
    topK_y = [y_train[i] for i in nearest[:k]]
    #算出这个topK_y中的数据种类和数量
    votes = Counter(topK_y)
    #返回，数量最大的数量种类和数量数量
    return votes.most_common(1)[0][0]

第二版 python编写KNN算法（改进完善版）

import numpy as np
from math import sqrt
from collections import Counter

class KNNClassifier:

    def __init__(self, k):

        assert k>=1,'k is small'
        #赋值
        self.k = k
        self._X_train = None
        self._y_train = None


    def fit(self,X_train, y_train):
        """根据训练数据集X_train 和 y_train训练KNN分类器。
            就KNN算法而言其实没有训练fit的过程"""
        #判断X和y的训练量是否相同
        assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0], \
            'the data X_train and y_train is mismatch'
        #判断k是不是小于X_train
        assert self.k<= X_train.shape[0], \
            'k is big to X_train'

        self._X_train = X_train
        self._y_train = y_train

        return self

    def predict(self,X_predict):
        #判断训练量不为空
        assert self._X_train is not None and self._y_train is not None ,\
            'No X_train and y_train'
        #判断新的数据与与测量特征量相同
        assert X_predict.shape[1] == self._X_train.shape[1],\
            'X_predict and _X_train 特征 is not same'
        #调用私有方法，返回预测的y的值
        y_predict  = [self._predict(x) for x in X_predict]
        return np.array(y_predict)

    def _predict(self,x):
        "给定单个待预测数据x，返回x的预测结果值"
        assert x.shape[0] ==self._X_train.shape[1]

        # 算出每个data中x与新增x的欧几里和距离
        distances = [(sqrt(np.sum(x_train - x) ** 2)) for x_train in self._X_train]
        # 排序并用下标表示，从小到大
        nearest = np.argsort(distances)
        # 表达式，分别算出第k个下标下的y的原始值
        topK_y = [self._y_train[i] for i in nearest[:self.k]]
        # 算出这个topK_y中的数据种类和数量
        votes = Counter(topK_y)
        # 返回，数量最大的数量种类和数量数量
        return votes.most_common(1)[0][0]
    def __repr__(self):
        return "KNN(k=%d)"%self.k

课程反思

---

令人惊呀的是，KNN算法竟然没有所谓的模型，在根据训练数据集X_train 和 y_train训练KNN分类器时，其实就KNN算法而言其实没有训练fit的过程，而是做了一个导入参数的过程，然后predict进行计算来得出预测，这样每次一个新的点就要进行一次计算，对于预测值很多的时候，我觉得有点耗费资源，看看后面学习能否得到更合适的机器学习方法。

课程截图

---