《Python机器学习基础教程》学习记录(三)

第一章 1.7.4 构建第一个模型:k近邻算法 步骤: 构建模型 做出预测 评估模型 k 近邻分类器,这是一个很容易理解的算法。构建此模型只需要保存训练 集即可。要对一个新的数据点做出预测,算法会在训练集中寻找与这个新数据点距离最近的数据点,然后将找到的数据点的标签赋值给这个新数据点。 k 近邻算法中 k 的含义是,我们可以考虑训练集中与新数据点最近的任意 k 个邻居(比如 说,距离最近的 3 个或 5 个邻居),而不是只考虑最近的那一个。然后,我们可以用这些 邻居中数量最多的类别做出预测。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- i