KNN算法详解:泰坦尼克生还预测实战与步骤
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更新于2024-08-29
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本文档深入探讨了机器学习中的基础算法——K-近邻(KNN)算法,以及如何将其应用于实际问题,例如泰坦尼克号的生存记录预测。KNN算法的核心概念是基于实例的学习,通过寻找与新数据点最相似的训练样本,从而决定其所属类别。算法流程包括数据收集(如爬虫获取或公开数据源)、预处理(数据清洗、缺失值填充)、特征工程(如选择对结果影响大的特征)以及标准化或归一化处理。
具体实施步骤如下:
1. 数据准备:从泰坦尼克号数据集中获取包含Pclass(舱位等级)、Sex(性别)、Age(年龄)、SibSp(兄弟姐妹数量)和Parch(父母/子女数量)等特征的数据。数据可能存在缺失值,需要进行处理,比如用中位数填充Age这一列。
2. 数据转换:将DataFrame转换为数值矩阵,并将标签(Survived,表示是否存活)存储为单独的列表。
3. 距离计算:常用的距离度量如欧氏距离来衡量样本间的相似性,对样本之间的距离进行排序。
4. 选择邻居:根据预先设定的k值(如k=3或5),选取最邻近的k个样本。
5. 决策分类:基于邻近样本的类别分布,多数类别的标签被赋予给新数据点。例如,如果k=3,且两个红三角和一个蓝方块位于新数据点附近,那么新数据点可能被分类为红三角。
6. 模型评估:通过不断调整k值并重复上述过程,可以分析模型的性能,计算准确率来优化模型参数。
KNN算法的简单易懂使得它在很多场景下都应用广泛,但其缺点在于当数据集庞大时,由于需要计算所有样本与测试样本的距离,可能导致效率较低。此外,K值的选择需要经验和实验来确定,不同的k值可能导致不同的分类结果。然而,作为初学者接触机器学习的一个理想起点,KNN算法可以帮助理解基本的分类过程和数据驱动的决策方式。
2020-12-20 上传
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