简单的KNN实现

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KNN简介：

k-Nearest Neighbor:kNN 即k近邻算法
分类问题：对新的样本，根据其k个最近邻的训练样本的类别，通过多数表决等方式进行预测。
回归问题：对新的样本，根据其k个最近邻的训练样本标签值的均值作为预测值。
优缺点：

  • k近邻模型具有非常高的容量，这使得它在训练样本数量较大时能获得较高的精度
  • 计算成本很高
  • 在训练集较小时，泛化能力很差，非常容易陷入过拟合
  • 无法判断特征的重要性

数据集采用阿里巴巴天池项目中的“渔船轨迹数据”
本数据集为h5数据，运行代码目录结构如下
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代码如下：

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import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import pickle

data = pd.read_hdf("data/hy_round1_train_20200102.h5")
print(data.shape)
print(data.columns)
# 校验是否存在NaN
# print(np.all(pd.notnull(data)))

# 载入数据集
data = np.array(data)
# 量化标签
# print(np.where(data[:,-1] == "刺网"))
data[np.where(data[:,-1] == "刺网"),-1] = 0
data[np.where(data[:,-1] == "围网"),-1] = 1
data[np.where(data[:,-1] == "拖网"),-1] = 2
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:,:-2],data[:,-1],test_size=0.25,random_state=42)
# 标准化（归一化存在离群点影响弊端）
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.fit_transform(x_test)
y_train = y_train.astype("int")
y_test = y_test.astype("int")
print(y_train)

# 模型训练
estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
estimator.fit(x_train,y_train)

# 保存模型
f = open("model/hy_knn_model.pickle","wb")
pickle.dump(estimator, f)

# 模型评估
# 预测值
y_predict = estimator.predict(x_test)
print("模型预测结果：\n", y_predict)
print("真实值对比结果：\n", y_test == y_predict)

# 准确率
score = estimator.score(x_test,y_test)
print("模型准确率：",score)