scikitlearn库中调用k-近邻算法的操作步骤

1、k近邻算法可以说是唯一一个没有训练过程的机器学习算法，它含有训练基础数据集，但是是一种没有模型的算法，为了将其和其他算法进行统一，我们把它的训练数据集当做它的模型本身。
2、在scikitlearn中调用KNN算法的操作步骤如下（利用实际例子举例如下）：
#1导入相应的数据可视化模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#2输入训练的数据集x_train、y_train
raw_data_X=[[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=[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])
#特别注意：scilearn模块里面验证数据都将默认为二维数据，如果不是，则需要使用.reshape(1,-1)函数对其进行转换
#3从scikitlearn库中调用相应的机器学习算法
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #调用算法库
KNN_classifier=KNeighborsClassifier(n_neighbors=6) #定义新的算法
KNN_classifier.fit(x_train,y_train) #基础数据训练模型
#4导入测试的数据集test_data和test_target
test_data1=[[3.93533211,2.33127381],
[3.10073483,1.78159638],
[1.34808831,3.36830954],
[3.58294042,4.67919110],
[2.28032439,2.86690263],
[7.42343942,4.69652875],
[5.74505997,3.53399803],
[9.17216622,2.51101045],
[7.79278481,3.42488941],
[7.93982087,0.79637231]]
test_data=np.array(test_data1)
test_target=[0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]
x=x.reshape(1,-1)
print(KNN_classifier.predict(x))
y_pred=KNN_classifier.predict(test_data) #对测试数据进行预测
#5对于算法的准确度进行输出和评估(准确度和混淆矩阵)
from sklearn import metrics #引入机器学习的验证模块
print(metrics.accuracy_score(y_true=test_target,y_pred=y_pred)) #输出整体预测结果的准确率，其中第三个参数normalize=False表示输出结果预测正确的个数
print(metrics.confusion_matrix(y_true=test_target,y_pred=y_pred)) #输出混淆矩阵，如果为对角阵，则表示预测结果是正确的，准确度越大

 

3、从scikitlearn库中调用相应的机器学习算法的步骤如下：
(1)从scikitlearn库中调用相应的机器学习算法模块；
(2)输入相应的算法参数定义一个新的算法；
(3)输入基础训练数据集进行训练；
(4)输入测试数据集对其结果进行预测;
(5)将预测结果与真实结果进行对比，输出其算法的准确率(或者混淆矩阵)
4、对于机器学习算法的准确度评价主要有以下几种方式：
(1)利用scikitlearn中的accuracy函数：
from sklearn import metrics #引入机器学习的验证模块
print(metrics.accuracy_score(y_true=y_test,y_pred=y_pred)) #输出整体预测结果的准确率，其中第三个参数normalize=False表示输出结果预测正确的个数
print(metrics.confusion_matrix(y_true=y_test,y_pred=y_pred)) #输出混淆矩阵，如果为对角阵，则表示预测结果是正确的，准确度越大
(2)直接利用机器学习算法中的.score(X,y)函数输出算法的准确度
其中X表示数据的测试集(x_test)，y代表真实目标值(y_test)