作者：i阿极
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k-近邻算法是分类数据最简单最有效的算法，k-近邻算法是基于实例的学习，使用算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。k-近邻算法必须保存全部数据集，如果训练数据集的很大，必须使用大量的存储空间。此外，由于必须对数据集中的每个数据计算距离值，实际使用时可能非常耗时。k-近邻算法的另一个缺陷是它无法给出任何数据的基础结构信息，因此我们也无法知晓平均实例样本和典型实例样本具有什么特征。
1.数据准备
2.导入数据
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
data = pd.read_csv("../input/Diabetes/pima-indians-diabetes.csv")
data.head()
data.shape
1.将每一列的标签重新命名
data.columns = ["Pregnancies","Glucose","BloodPressure","SkinThickness","Insulin","BMI","DiabetesPedigreeFunction","Age","Outcome"]
data.head()
2.查看有没有空值数据
data.isnull().any()
3.观察样本中阳性和阴性的个数
data.groupby("Outcome").size()
4.分离特征和标签
X=data.iloc[:,0:8]
Y=data.iloc[:,8]
X=np.array(X)
Y=np.array(Y)
print("X:",X)
print('\n')
print("Y",Y)
5.划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier,RadiusNeighborsClassifier
X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.2)
models = []
models.append(("KNN",KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)))
models.append(("KNN with weights",KNeighborsClassifier(n_neighbors=2,weights="distance")))
models.append(("Radius Neighbors",RadiusNeighborsClassifier(n_neighbors=2,radius=500.0)))
models
分别训练三个模型，计算平均评分
results = []
for name,model in models:
model.fit(X_train,Y_train)
results.append((name,model.score(X_test,Y_test)))
for i in range(len(results)):
print("name:{},score:{}".format(results[i][0],results[i][1]))
利用交叉验证准确对比算法的精确性
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
results = []
for name,model in models:
Kfold = KFold(n_splits=10)
cv_result = cross_val_score(model,X_train,Y_train,cv=Kfold)
results.append((name,cv_result))
for i in range(len(results)):
print("name:{};cross_val_score:{}".format(results[i][0],results[i][1].mean()))
通过以上结果显示，普通KNN算法的性能更优一些，接下来用普通KNN进行训练
knn =KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
knn.fit(X_train,Y_train)
train_score = knn.score(X_train,Y_train)
test_score = knn.score(X_test,Y_test)
print("train_score:{};test score:{}".format(train_score,test_score))
以上结果显示表明，训练样本的拟合情况不佳，模型的准确性欠佳
通过画学习率曲线来观察这一结论.
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
from sklearn.model_selection import learning_curve
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
cv= ShuffleSplit(n_splits=10,test_size=0.2,random_state=0)
plt.figure(figsize=(10,6),dpi=200)
plot_learning_curve(knn,"Learning Curve for KNN Diabetes",X,Y,ylim=(0.0,1.01),cv=cv)
plt.show()
学习曲线分析
从图中可以看出来，训练样本的评分较低，且测试样本与训练样本距离较大，这是典型的欠拟合现象，KNN算法没有更好的措施解决欠拟合的问题，可以尝试用其他的分类器。
k-近邻算法是分类数据最简单最有效的算法，k-近邻算法是基于实例的学习，使用算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。k-近邻算法必须保存全部数据集，如果训练数据集的很大，必须使用大量的存储空间。此外，由于必须对数据集中的每个数据计算距离值，实际使用时可能非常耗时。k-近邻算法的另一个缺陷是它无法给出任何数据的基础结构信息，因此我们也无法知晓平均实例样本和典型实例样本具有什么特征。
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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