问题：回忆分类问题的判定方法
什么是K-近邻算法
你的“邻居”来推断出你的类别
1、K-近邻算法(KNN)
1.1 定义
如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法
1.2 距离公式
两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离
同时还有曼哈顿距离和闵可夫斯基距离
2、电影类型分析
假设我们有现在几部电影
其中？ 号电影不知道类别，如何去预测？我们可以利用K近邻算法的思想
2.1 问题
如果取的最近的电影数量不一样？会是什么结果？
2.2 K-近邻算法数据的特征工程处理
结合前面的约会对象数据，分析K-近邻算法需要做什么样的处理
3、K-近邻算法API
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto')
n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’}，可选用于计算最近邻居的算法：‘ball_tree’将会使用 BallTree，‘kd_tree’将使用 KDTree。‘auto’将尝试根据传递给fit方法的值来决定最合适的算法。 (不同实现方式影响效率)
4、案例：预测签到位置
数据介绍：将根据用户的位置，准确性和时间戳预测用户正在查看的业务。
train.csv，test.csv row_id：登记事件的IDxy：坐标准确性：定位准确性 时间：时间戳place_id：业务的ID，这是您预测的目标
官网：/navoshta/grid-knn/data
4.1 分析
对于数据做一些基本处理（这里所做的一些处理不一定达到很好的效果，我们只是简单尝试，有些特征我们可以根据一些特征选择的方式去做处理）
1、缩小数据集范围 DataFrame.query()
4、删除没用的日期数据 DataFrame.drop（可以选择保留）
5、将签到位置少于n个用户的删除
place_count = data.groupby(‘place_id’).count()
tf = place_count[place_count.row_id > 3].reset_index()
data = data[data[‘place_id’].isin(tf.place_id)]
分割数据集
标准化处理
k-近邻预测
4.2 代码
def knncls():"""K近邻算法预测入住位置类别:return:"""# 一、处理数据以及特征工程# 1、读取收，缩小数据的范围data = pd.read_csv("./data/FBlocation/train.csv")# 数据逻辑筛选操作 df.query()data = data.query("x > 1.0 & x < 1.25 & y > 2.5 & y < 2.75")# 删除time这一列特征data = data.drop(['time'], axis=1)print(data)# 删除入住次数少于三次位置place_count = data.groupby('place_id').count()tf = place_count[place_count.row_id > 3].reset_index()data = data[data['place_id'].isin(tf.place_id)]# 3、取出特征值和目标值y = data['place_id']# y = data[['place_id']]x = data.drop(['place_id', 'row_id'], axis=1)# 4、数据分割与特征工程?# （1）、数据分割x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3)# (2)、标准化std = StandardScaler()# 队训练集进行标准化操作x_train = std.fit_transform(x_train)print(x_train)# 进行测试集的标准化操作x_test = std.fit_transform(x_test)# 二、算法的输入训练预测# K值：算法传入参数不定的值 理论上：k = 根号(样本数)# K值：后面会使用参数调优方法，去轮流试出最好的参数[1,3,5,10,20,100,200]knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)# 调用fit()knn.fit(x_train, y_train)# 预测测试数据集，得出准确率y_predict = knn.predict(x_test)print("预测测试集类别：", y_predict)print("准确率为：", knn.score(x_test, y_test))return None
4.3 结果分析
准确率： 分类算法的评估之一
1、k值取多大？有什么影响？
k值取很小：容易受到异常点的影响
k值取很大：受到样本均衡的问题
2、性能问题？
距离计算上面，时间复杂度高
5、K-近邻总结
优点：
简单，易于理解，易于实现，无需训练
缺点：
懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大
必须指定K值，K值选择不当则分类精度不能保证
使用场景：小数据场景，几千～几万样本，具体场景具体业务去测试
6.模型选择与调优
1、为什么需要交叉验证
交叉验证目的：为了让被评估的模型更加准确可信
2、什么是交叉验证(cross validation)
交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。
2.1 分析
我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理
训练集：训练集+验证集测试集：测试集
问题：那么这个只是对于参数得出更好的结果，那么怎么选择或者调优参数呢？
3、超参数搜索-网格搜索(Grid Search)
通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值），这种叫超参数。但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建立模型。
3.1 模型选择与调优
sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None,cv=None)
对估计器的指定参数值进行详尽搜索
estimator：估计器对象
param_grid：估计器参数(dict){“n_neighbors”:[1,3,5]}
cv：指定几折交叉验证
fit：输入训练数据
score：准确率
结果分析：
bestscore:在交叉验证中验证的最好结果_bestestimator：最好的参数模型cvresults:每次交叉验证后的验证集准确率结果和训练集准确率结果
4、Facebook签到位置预测K值调优
使用网格搜索估计器
使用网格搜索和交叉验证找到合适的参数
knn = KNeighborsClassifier()param = {"n_neighbors": [3, 5, 10]}gc = GridSearchCV(knn, param_grid=param, cv=2)gc.fit(x_train, y_train)print("选择了某个模型测试集当中预测的准确率为：", gc.score(x_test, y_test))# 训练验证集的结果print("在交叉验证当中验证的最好结果：", gc.best_score_)print("gc选择了的模型K值是：", gc.best_estimator_)print("每次交叉验证的结果为：", gc.cv_results_)
