机器学习：kNN的超参数

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一、评测标准

• 模型的测评标准：分类的准确度（accuracy）；
• 预测准确度 = 预测成功的样本个数/预测数据集样本总数

二、超参数

• 超参数：运行机器学习算法前需要指定的参数；
• kNN算法中的超参数：k、weights、P；
• 一般超参数之间也相互影响；
• 调参，就是调超参数；

　1）问题

　　# 以kNN算法为例

1. 平票：如果k个点中，不同类型的样本数相等，怎么选取？
2. 如果选取的k个点中，数量多的一类样本点距离测试样本较远，数量少的一类样本点距离测试样本较近，此时选取数量较多的类型作为输出结果，不具说服力；

　2）kNN算法中，除了K值外的另一个超参数：1/距离，距离的权重

1. scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类中，还有一个weights()函数；
2. 在__init__()中默认两个参数值：__init__(n_neighbors = 5, weights = ‘uniform‘)；
3. weights = ‘uniform‘，表示不考虑距离权重这个超参数；
4. weights= ‘distance‘，表示考虑距离权重这个超参数；

　3）kNN算法的第三个超参数：P，距离参数

• 只有当kNN算法考虑距离权重超参数（weights）时，才会考虑是否输入距离参数（P）；

　4）调参的方法

• 调参目的，找到最优的超参数；
• 机器学习算法应用在不同的领域中，不同领域内有其特有的知识

　　1、通过领域知识得到

　　　# 不同领域内，遇到不同的问题，产参数一般不同；

　　　# 领域：如自然语言处理、视觉搜索等；

　　2、经验数值

　　　# 一般机器学习算法库中，会封装一些默认的超参数，这些默认的超参数一般都是经验数值；

　　　# kNN算法这scikit-learn库中，k值默认为5，5就是在经验上比较好的数值；

　　3、通过试验搜索得到

• 思路：将不同的超参数输入模型，选取准确度最高的超参数；
• 试验搜索也称为网格搜索：对不同的超参数，使用对个for语句，逐层搜索；
• 试验搜索过程：以kNN算法为例；

  # 在Jupyter NoteBook中实现的代码
  
  import numpy as np
  from sklearn import datasets
  
  digits = datasets.load_digits()
  X = digits.data
  y = digits.target
  
  from ALG.train_test_split import train_test_split
  
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_train = 0.2)
  
  # 1）按经验选定超参数k = 5
  from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
  
  knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5)
  knn_clf.fit(X_train, y_train)
  knn_clf.score(X_test, y_test)
  
  # 2）按试验搜索，获取最优的超参数K，不考虑weights
  best_score = 0.0
  best_k = -1
  for k in range(1, 11):
      knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k)
      knn_clf.fit(X_train, y_train)
      knn_score = knn_clf.score(X_test, y_test)
      if knn_score > best_score:
          best_score = knn_score
          best_k = k
  
  print("best_k = ", best_k)
  print("best_score = ", best_score)
  
  # 3）按试验搜索，获取最优的超参数k、weight
  best_method = ""
  best_score = 0.0
  best_k = -1
  for method in ["uniform", "distance"]:
      for k in range(1, 11):
          knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k)
          knn_clf.fit(X_train, y_train)
          knn_score = knn_clf.score(X_test, y_test)
          if knn_score > best_score:
              best_score = knn_score
              best_k = k
              best_method = method
  
  print("best_mrthod = ", best_method)
  print("best_k = ", best_k)
  print("best_score = ", best_score)
  
  # 4）试验搜索，获取最优产参数k、P（weights必须为distance）
  %%time
  
  best_p = -1
  best_score = 0.0
  best_k = -1
  for k in range(1, 11):
      for p in range(1, 6):
          knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k, weights = "distance", p = p)
          knn_clf.fit(X_train, y_train)
          knn_score = knn_clf.score(X_test, y_test)
          if knn_score > best_score:
              best_score = knn_score
              best_k = k
              best_p = p
  
  print("best_p = ", best_p)
  print("best_k = ", best_k)
  print("best_score = ", best_score) 

　5）其它

1. ** 一般不同的超参数决定了不同的分类的准确率，它们之间呈连续变化；如果最终找到的最优的超参数为范围的边界值，意味着可能有更优的取值在边界的外面，所以要拓展搜索范围重新查询最优的超参数；
2. 以上代码包含了调用scikit-learn库内的算法：导入模块、实例化、fit、调参（选取最优超参数）、预测

三、模型参数

　# 模型参数：算法过程中学习的参数；

　# kNN算法中没有模型参数，因为它没有模型；

　# 线性回归算法和逻辑回归算法，包含有大量的模型参数；

　# 什么是模型选择？

四、什么是距离

• 欧拉距离：math.sqrt(np.sum((X1 - X2) ** 2))，向量X1与向量X2的欧拉距离；
• 曼哈顿距离：np.sum(|X1 - X2|)，向量X1与向量X2的曼哈顿距离；
• 明科夫斯基距离：由欧拉距离和曼哈顿距离推到出；
• 下图从上至下：曼哈顿距离、欧拉距离、明科夫斯基距离；
• 下图中，当P = 1，明科夫斯基距离 == 曼哈顿距离；当P = 2，明科夫斯基距离 == 欧拉距离；当P >= 3，对应的明科夫斯基距离为其它距离；

机器学习：kNN的超参数

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原文地址：https://www.cnblogs.com/volcao/p/9085363.html