本笔记为参加阿里云“天池龙珠计划 机器学习训练营”所做的学习记录，代码及知识内容均来源于训练营，本人稍作扩充。
具体活动内容请移步阿里云天池龙珠计划; 同时感谢公众号“机器学习炼丹术”的介绍、推广和组织。
1 KNN的介绍和应用
1.1 KNN的介绍
kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力， 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。
KNNFig1.png
示例 ：如上图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。
1) KNN建立过程
1 给定测试样本，计算它与训练集中的每一个样本的距离。
2 找出距离近期的K个训练样本。作为测试样本的近邻。
3 依据这K个近邻归属的类别来确定样本的类别。
2) 类别的判定
①投票决定，少数服从多数。取类别最多的为测试样本类别。
②加权投票法，依据计算得出距离的远近，对近邻的投票进行加权，距离越近则权重越大，设定权重为距离平方的倒数。
1.2 KNN的应用
KNN虽然很简单，但是人们常说"大道至简"，一句"物以类聚，人以群分"就能揭开其面纱，看似简单的KNN即能做分类又能做回归， 还能用来做数据预处理的缺失值填充。由于KNN模型具有很好的解释性，一般情况下对于简单的机器学习问题，我们可以使用KNN作为 Baseline，对于每一个预测结果，我们可以很好的进行解释。推荐系统的中，也有着KNN的影子。例如文章推荐系统中， 对于一个用户A，我们可以把和A最相近的k个用户，浏览过的文章推送给A。
机器学习领域中，数据往往很重要，有句话叫做:"数据决定任务的上限, 模型的目标是无限接近这个上限"。 可以看到好的数据非常重要，但是由于各种原因，我们得到的数据是有缺失的，如果我们能够很好的填充这些缺失值， 就能够得到更好的数据，以至于训练出来更鲁棒的模型。接下来我们就来看看KNN如果做分类，怎么做回归以及怎么填充空值。
2 实验室手册
2.1 实验环境
1\. python3.7
2\. numpy >= '1.16.4'
3\. sklearn >= '0.23.1'
2.2 学习目标
- 了解KNN怎么做分类问题
- 了解KNN如何做回归
- 了解KNN怎么做空值填充, 如何使用knn构建带有空值的pipeline
2.3 代码流程
-
二维数据集--knn分类
- Step1: 库函数导入
- Step2: 数据导入
- Step3: 模型训练&可视化
- Step4: 原理简析
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鸢尾花数据集--KNN分类
- Step1: 库函数导入
- Step2: 数据导入&分析
- Step3: 模型训练
- Step4: 模型预测&可视化
-
模拟数据集--KNN回归
- Step1: 库函数导入
- Step2: 数据导入&分析
- Step3: 模型训练&可视化
-
马绞痛数据--kNN数据预处理+kNN分类pipeline
- Step1: 库函数导入
- Step2: 数据导入&分析
- Step3: KNNImputer空值填充--使用和原理介绍
- Step4: KNNImputer空值填充--欧式距离的计算
- Step5: 基于pipeline模型预测&可视化
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