手动实现与Sklearn构建KNN:首个机器学习案例分析
版权申诉
99 浏览量
更新于2024-06-28
1
收藏 3.92MB PPTX 举报
该资源是一个关于物流人工智能领域的机器学习教程,特别关注了第一个机器学习案例——手动实现KNN(K-最近邻)算法。课程旨在提升学习者的实践能力,激发技术创新,并对产业变革提供支持。
在机器学习领域,KNN是一种监督学习算法,常用于分类和回归任务。它的基本思想是通过找到样本数据集中与未知类标签样本最接近的K个已知类标签样本,然后根据这K个样本的多数类别来决定未知样本的类别。在这个案例中,首先介绍了KNN算法的基本框架,包括计算距离、排序、数据加载和整理以及结果输出。
手动实现KNN涉及到以下几个步骤:
1. 加载必要的Python包,如numpy、pandas等,以及数据集。
2. 计算距离:KNN算法的核心是计算待预测样本与训练集中每个样本的距离,常见的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离或余弦相似度等。
3. 排序:根据距离的大小对训练集中的样本进行排序,找到最近的K个邻居。
4. 输出结果:根据K个邻居的类别进行投票,确定未知样本的类别。
Sklearn是Python中广泛使用的机器学习库,它提供了便捷的接口来实现各种机器学习算法,包括KNN。在Sklearn中创建KNN模型,可以按照以下步骤操作:
1. 导入所需的库,如sklearn.neighbors模块。
2. 使用KNeighborsClassifier类实例化一个KNN模型,指定邻居的数量n_neighbors。
3. 使用fit()方法拟合模型到训练数据上。
4. 使用predict()方法对测试集数据进行预测,得到预测结果。
5. 可以通过accuracy_score等评价指标来评估模型的性能。
评估分类模型时,通常会用到训练集和测试集。训练集用于训练模型,而测试集则在模型训练完成后用来验证模型的泛化能力。准确率(Accuracy)是常用的评估指标,但有时可能不足以全面反映模型性能,还需要考虑精确率、召回率、F1分数等其他指标。此外,交叉验证(Cross-Validation)也是评估模型性能的重要方法,它可以更公正地估计模型在不同数据子集上的表现。
通过这个案例,学习者不仅能理解KNN的工作原理,还能掌握如何在实际项目中运用机器学习框架,从而提升自己的技术能力和创新能力,对物流行业的自动化和智能化发展起到推动作用。
2021-10-24 上传
2021-10-30 上传
2022-07-01 上传
2024-06-03 上传
2022-04-14 上传
2021-10-06 上传
知识世界
- 粉丝: 373
- 资源: 1万+
最新资源
- MATLAB实现小波阈值去噪:Visushrink硬软算法对比
- 易语言实现画板图像缩放功能教程
- 大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术
- Stancy: 静态文件驱动的简单RESTful API与前端框架集成
- 掌握Java全文搜索:深入Apache Lucene开源系统
- 19计应19田超的Python7-1试题整理
- 易语言实现多线程网络时间同步源码解析
- 人工智能大模型学习与实践指南
- 掌握Markdown:从基础到高级技巧解析
- JS-PizzaStore: JS应用程序模拟披萨递送服务
- CAMV开源XML编辑器:编辑、验证、设计及架构工具集
- 医学免疫学情景化自动生成考题系统
- 易语言实现多语言界面编程教程
- MATLAB实现16种回归算法在数据挖掘中的应用
- ***内容构建指南:深入HTML与LaTeX
- Python实现维基百科“历史上的今天”数据抓取教程