Python机器学习实战：KNN与sklearn基础

在"黑马程序员3天快速入门Python机器学习"的第02天内容中，主要讲解了Python机器学习中的基础概念和算法，特别是分类算法的应用。首先，我们了解到分类算法是机器学习中的核心组成部分，用于预测数据所属的类别。 3.1 转换器与估计器的区分 在这个部分，学习者被引导理解sklearn库中两种关键的概念：转换器（Transformer）和估计器（Estimator）。转换器是特征工程的核心，它负责预处理数据，如标准化（通过fit()计算每列的均值和标准差，然后用transform()将数据缩放到新的尺度，通常是将每个特征减去其均值并除以其标准差）。标准化是一种常见的数据预处理方法，有助于确保不同特征具有相似的重要性。 估计器则是机器学习算法的具体实现，例如线性回归、决策树等。估计器流程包括： 1. 实例化一个estimator对象。 2. 使用训练数据fit()训练模型，此过程计算模型参数。 3. 预测阶段，使用fit()后的模型对测试数据进行predict()，得到预测结果。 4. 评估模型性能，可以通过比较预测值与真实值（y_test）计算准确率，或者直接利用score()方法。 3.2 K-近邻算法（KNN） K-近邻算法是基于实例的学习方法，它简单直观。核心思想是根据样本之间的距离来判断新样本的类别。KNN算法包含以下要点： 1. 定义：一个样本的类别由其K个最近邻样本的类别决定，若多数类别相同，则新样本归属该类别。 2. 确定邻居：通过计算样本间的距离，如欧式距离，来找出最近邻。距离公式包括经典的欧式距离公式，即样本间各维度差值的平方和的平方根。 总结来说，这部分内容涵盖了Python机器学习中基础的特征工程处理（通过转换器标准化）和分类模型构建（通过估计器和KNN算法），这些都是理解和应用机器学习技术的基础步骤。学习者通过实际操作这些概念，能够快速入门Python机器学习，并为后续更复杂的模型打下坚实基础。