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文章目录
- 一. 数据集介绍
- Iris plants dataset
- 二. 代码
- 三. k值的选择
一. 数据集介绍
鸢尾花数据集
鸢尾花Iris Dataset数据集是机器学习领域经典数据集，鸢尾花数据集包含了150条鸢尾花信息，每50条取自三个鸢尾花中之一：Versicolour、Setosa和Virginica
每个花的特征用如下属性描述：
from sklearn.datasets import load_iris
# 1. 准备数据集
iris = load_iris()
iris.data
iris.target
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])
print(iris.DESCR)
Iris plants dataset
Data Set Characteristics:
:Number of Instances: 150 (50 in each of three classes)
:Number of Attributes: 4 numeric, predictive attributes and the class
:Attribute Information:- sepal length in cm- sepal width in cm- petal length in cm- petal width in cm- class:- Iris-Setosa- Iris-Versicolour- Iris-Virginica:Summary Statistics:============== ==== ==== ======= ===== ====================Min Max Mean SD Class Correlation
============== ==== ==== ======= ===== ====================
sepal length: 4.3 7.9 5.84 0.83 0.7826
sepal width: 2.0 4.4 3.05 0.43 -0.4194
petal length: 1.0 6.9 3.76 1.76 0.9490 (high!)
petal width: 0.1 2.5 1.20 0.76 0.9565 (high!)
============== ==== ==== ======= ===== ====================:Missing Attribute Values: None
:Class Distribution: 33.3% for each of 3 classes.
:Creator: R.A. Fisher
:Donor: Michael Marshall (MARSHALL%PLU@io.arc.nasa.gov)
:Date: July, 1988
二. 代码
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierif __name__ == '__main__':# 1. 加载数据集 iris = load_iris() #通过iris.data 获取数据集中的特征值 iris.target获取目标值# 2. 数据标准化transformer = StandardScaler()x_ = transformer.fit_transform(iris.data) # iris.data 数据的特征值# 3. 模型训练estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # n_neighbors 邻居的数量，也就是Knn中的K值estimator.fit(x_, iris.target) # 调用fit方法 传入特征和目标进行模型训练# 4. 利用模型预测result = estimator.predict(x_) print(result)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2,2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])
三. k值的选择
KNN算法的关键是,是K值的选择，下图中K=3，属于红色三角形，K=5属于蓝色的正方形。这个时候就是K选择困难的时候。
KNN 算法中K值过大、过小都不好， 一般会取一个较小的值
采用交叉验证法（把训练数据再分成:训练集和验证集）来选择最优的K值。
#加载数据集
x,y = load_iris(return_X_y=True)
#数据标准化
scaler = StandardScaler()
x_scaled = scaler.fit_transform(x)
#划分数据集
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_scaled,y,test_size=0.2,random_state=0)
#创建网络搜索对象
knn = KNeighborsClassifier()
param_grid = {'n_neighbors':[1, 3, 5, 7]}
estimator = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5)
#训练模型
estimator.fit(x_train,y_train)
#输出最优参数
#打印最优参数(验证集)
print('最优参数组合:', estimator.best_params_, '最好得分:', estimator.best_score_)#测试集评估模型(测试集)
print('测试集准确率:', estimator.score(x_test, y_test))
最优参数组合: {'n_neighbors': 7} 最好得分: 0.9416666666666667
测试集准确率: 1.0