1. 鸢尾花分类步骤

1.1 分析问题，搞定输入和输出

• 输入：花；
• 输出：类别
• 如何数字化一个实体（entity）？
  • 用这个实体的特征/属性来刻画这个实体！！！
  • 四个属性：花瓣长，花瓣宽，花萼长，花萼宽
• 输出：从零开始编号：0, 1, 2 …（zero index），鸢尾花一共3类
• 一个样本：花瓣长，花瓣宽，花萼长，花萼宽，类别编号

1.2 每个类别各采集50朵花

• 花瓣长1，花瓣宽1，花萼长1，花萼宽1，类别编号1
• 花瓣长2，花瓣宽2，花萼长2，花萼宽2，类别编号2
• 花瓣长3，花瓣宽3，花萼长3，花萼宽3，类别编号3
  …
• 花瓣长150，花瓣宽150，花萼长150，花萼宽150，类别编号150

1.3 选择一种算法，完成输入到输出的映射

• 分类算法
  • KNN：K紧邻算法
  • GNB：高斯贝叶斯
  • DT：决策树算法
  • SVM：支持向量机
  • RF：随机森林算法
  • 集成学习算法

1.4 第四步：部署，集成

2. KNN算法原理

2.1 基本概念

• KNN: K-Nearest Neighbors K个最近的邻居，所以也叫 K-近邻 算法

2.2 核心理念

• 近朱者赤，近墨者黑
• 跟什么样的人在一起，你就会变成什么样的人！！！

2.3 训练

• 惰性计算算法
• 规则 + 数据，不是严格意义上的人工智能算法

2.4 推理流程

• 给定一朵花，如何判定它是第几类？
• 第一步：找出这朵花 K 个最近的邻居（最好的兄弟，闺蜜）
  • 相似度的度量
    几何视角： 1. 欧式空间，距离计算，2. 勾股定理
    • 向量视角：1. 余弦相似度
• 第二步：K个邻居进行投票，选出类别出现次数最多的类

3. 使用 sklearn 完成分类任务

3.1 代码实现

• knn_demo

from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据
X,y = load_iris(return_X_y=True)
print(X.shape,y.shape)
# 数据集切分
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 参数：shuffle=True:打乱数据集,random_state=0 指定随机种子，方便复现结果
X_train,X_test,y_train,y_test =  train_test_split(X,y,test_size=0.2,shuffle=True,random_state=0)# 引入一个模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  
# 1.构建模型
knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 2.训练模型
knn.fit(X_train,y_train)
# 3.预测
y_pred=knn.predict(X_test)
print(y_pred)
print(y_test)
print(y_pred==y_test)
# 4.评估模型
acc = (y_pred==y_test).mean()
print(acc)# 决策树
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 构建模型
dtc = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
dtc.fit(X_train,y_train)
# 预测
y_pred = dtc.predict(X_test)
# 评估模型
acc = (y_pred==y_test).mean()
print(acc)# 支持向量机
from sklearn.svm import SVC
svc = SVC()
svc.fit(X_train,y_train)
y_pred = svc.predict(X_test)    
acc = (y_pred==y_test).mean()
print(acc)# 以下是自己手动写一个KNN的过程
import joblib
joblib.dump(value=knn, filename="knn.aura")class MyKNeighborsClassifier(object):"""自定义KNN分类器算法"""def __init__(self, n_neighbors=5):"""初始化方法：- 输入：- 超参 Hyper-Parameter（人为置顶的，不是系统学习的）- 输出：- 没有输出"""# 超参设置self.n_neighbors = n_neighborsdef fit(self, X, y):"""训练过程- 输入：- X:训练集的特征（矩阵）- y:训练集的标签（向量）- 输出：- 无输出"""import numpy as np# 类型转换X = np.array(X)y = np.array(y)# 形状校验if X.ndim != 2 or y.ndim != 1 or X.shape[0] != y.shape[0]:raise ValueError("入参有误")# 把训练集挂载到模型上self.X = Xself.y = ydef predict(self, X):"""预测过程：- 输入：- X:待预测的样本的特征(批量)- 输出：- y:预测的类别"""import numpy as npfrom collections import Counter# 类型转换X = np.array(X)# 形状校验if X.ndim != 2 or X.shape[1] != self.X.shape[1]:raise ValueError("入参有误")# 推理过程results = []for x in X:distances = np.sqrt(((self.X - x) ** 2).sum(axis=-1))idxes = np.argsort(distances)[:self.n_neighbors]labels = self.y[idxes]label = Counter(labels).most_common(1)[0][0]results.append(label)return np.array(results)# 1, 构建模型
my_knn = MyKNeighborsClassifier()# 2，训练
my_knn.fit(X=X_train, y=y_train)# 3, 预测
y_pred = my_knn.predict(X=X_test)print(y_pred)
print(y_test)acc = (y_pred == y_test).mean()
print(acc)

• 模型部署

import joblib
knn = joblib.load(filename="knn.aura")# 预测  数据都是批量预测的，所以要写成二维结构，就算是一个数据，也要假装是多个
import numpy as np
X = np.array([[6.3,3.3,6.,2.5]])
print(X.shape)
result = knn.predict(X=X)
print(result)

3.2 输出结果

4. 距离度量

计算内积

计算模

计算余弦相似度

import numpy as np
a = np.array([2, 5])
b = np.array([1, 8])
d = np.sqrt(((a - b) ** 2).sum())
d

3.1622776601683795

# 手动计算 a 和 b 的内积
(a * b).sum()

42

# 计算内积更优雅的方式
a @ b

42

# 这样也能计算内积
np.dot(a, b)

42

# 同样是计算内积
a.dot(b)

42

# 手动计算 a 的模
np.sqrt((a ** 2).sum())

5.385164807134504

# 计算 a 的模更优雅的方式，使用 numpy 效率更高
np.linalg.norm(a)

5.385164807134504

# 余弦相似度
cosine_similarity = a @ b / np.linalg.norm(a) / np.linalg.norm(b)
cosine_similarity

0.9673722233802454