scikit-learn 是最受歡迎的機器學習庫之一，它提供了各種主流的機器學習演算法的API介面供使用者呼叫，讓使用者可以方便快捷的搭建一些機器學習模型，並且通過調參可以達到很高的準確率。

這次我們主要介紹scikit-learn中k近鄰演算法（以下簡稱為KNN）的使用。

KNN是一種非引數機器學習演算法（機器學習中通過模型訓練而學到的是模型引數，而要人工調整的是超引數，請注意避免混淆）。使用KNN首先要有一個已知的資料集D，資料集內對於任意一個未知標籤的樣本資料x，可以通過計算x與D中所有樣本點的距離，取出與x距離最近的前k個已知資料，用該k個已知資料的標籤對x進行投票，哪一類票數最多，x就是哪一類

正方形該分到哪個類？

在上圖中有2個已知類別——紅色五角星和藍色三角形和一個未知樣本——綠色方格。現在我們要用KNN演算法對綠色方格進行分類，以判定其屬於這兩類中的哪一類，首先令k=5，通過計算距離我們可以知道距離綠色方格最近的5個樣本中（假設綠色方格位於圓心），有2個紅色五角星，3個藍色三角形。通過投票可知：藍色三角形得3票，紅色五角星得2票，因此綠色方格應該屬於藍色三角形。kNN就是這樣工作的。

上圖同時也引申出KNN演算法的一個重要的超引數——k。舉例來說，如果當k=10時，由圖可以看出：紅色五角星投了6票，藍色三角形投了4票，因此未知的樣本應該屬於紅色五角星一類。因此，我們可以看出超引數的選擇會影響最終kNN模型的預測結果。下面用程式碼具體展示如何呼叫scikit-learn使用kNN，並調整超引數。

以上是利用scikit-learn中預設的k近鄰模型來預測未知鳶尾花樣本的種類（假裝未知），我們在例項化模型的過程中並未傳入任何的超引數，則kNN模型會使用模型預設的超引數。

例如：

還有一些其他的很重要的超引數，在這裡先暫不說明，以下用程式碼具體展示。

以下用迴圈來搜尋下關於n_neighbors、和p這兩個超引數的最優值。

因為我們為了便於視覺化，僅使用了鳶尾花資料集中的2個特徵，所以導致最終預測的準確率不太高，如果使用該資料集的全部特徵來訓練模型並預測未知樣本，傳入最佳超引數的kNN模型，親測準確度可達100%，當然這與鳶尾花資料集的高質量也有關係。執行以上程式碼並列印結果可得如上所示。

原文釋出時間為：2018-11-21

本文作者：蜉蝣扶幽

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