头歌机器学习实现kNN算法

### 关于头歌平台上的 KNN 算法实现 在头歌平台上，可以通过 Python 编程环境结合 Scikit-learn 库快速实现 KNN 算法的应用。以下是基于鸢尾花数据集的一个完整示例，涵盖了从数据预处理到模型评估的过程。 #### 数据加载与探索 首先需要导入必要的库并加载鸢尾花数据集： ```python from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd # 加载鸢尾花数据集 data = load_iris() df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) # 查看前几行数据 print(df.head()) ``` 此部分展示了如何加载数据以及初步观察其结构[^5]。 #### 数据标准化 为了提高 KNN 的性能，通常会对特征进行 z-score 标准化处理： ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(df) df_scaled = pd.DataFrame(scaled_data, columns=df.columns) # 显示标准化后的数据 print(df_scaled.head()) ``` 标准化有助于减少不同量纲对距离计算的影响。 #### 划分训练集与测试集 将数据划分为训练集和测试集以便后续验证模型的效果： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( df_scaled, data.target, test_size=0.3, random_state=42) print(f"训练样本数: {len(X_train)}, 测试样本数: {len(X_test)}") ``` 这是构建机器学习模型的标准流程之一。 #### 构建与训练 KNN 模型 使用 `KNeighborsClassifier` 类创建并训练 KNN 模型： ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn_model.fit(X_train, y_train) ``` 此处选择了最近的三个邻居作为参数设置的基础[^1]。 #### 预测与评估 完成模型训练后即可对其进行预测，并通过混淆矩阵等方式评价表现： ```python from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred = knn_model.predict(X_test) # 输出分类报告 print(classification_report(y_test, y_pred)) # 打印混淆矩阵 print(confusion_matrix(y_test, y_pred)) ``` 上述代码片段提供了详细的性能指标分析方法。 #### 参数调优 借助网格搜索技术进一步优化超参数配置： ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'n_neighbors': range(1, 11)} grid_search = GridSearchCV(KNeighborsClassifier(), param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) best_k = grid_search.best_params_['n_neighbors'] print(f"最佳 k 值为: {best_k}") ``` 这种方法能有效提升最终模型的表现质量。 --- ### 总结 以上就是在头歌平台上利用 Python 和 Scikit-learn 完成 KNN 算法的具体实践过程。该算法简单易懂却功能强大，在多种场景下均有广泛应用潜力[^2]。值得注意的是，尽管 KNN 属于监督学习范畴，但它与无监督学习中的 K-means 存在本质区别[^3][^4]。