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概念

• 监督学习（Supervised Learning）

• 从给定标注的训练数据集中学习出一个函数，根据这个函数为新函数进行标注

• 无监督学习（Unsupervised Learning）

• 从给定无标注的训练数据中学习出一个函数，根据这个函数为所有数据标注

• 分类（Classification）

　　分类算法通过对已知类别训练数据集的分析，从中发现分类规则，以此预测新数据的类别，分类算法属于监督学习

KNN（K Nearest Neighbors）

K近邻分类算法：KNN算法从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别

交叉验证法（Cross Validation）

训练集(Train Set)：用来训练模型或确定模型的数据

测试集（Test Set）：用来验证模型的准确性的数据

iris数据集

　　iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson’s Iris data set。iris包含150个样本，对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息，所以iris数据集是一个150行5列的二维表。

　　通俗地说，iris数据集是用来给花做分类的数据集，每个样本包含了花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个特征（前4列），我们需要建立一个分类器，分类器可以通过样本的四个特征来判断样本属于山鸢尾、变色鸢尾还是维吉尼亚鸢尾（这三个名词都是花的品种）。

　　iris的每个样本都包含了品种信息，即目标属性（第5列，也叫target或label）。

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 步骤

1、导入iris数据集

　　numpy、sklearn中的datasets类

　　导入iris数据集可以通过sklearn自带的方法导入iris数据集，前面有iris数据集的相关介绍

import numpy

from sklearn import datasets
#导入iris数据集
iris=datasets.load_iris()

iris

#查看数据的规模
iris.data.shape
#查看训练目标的总类
numpy.unique(iris.target)#去重数组

train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从从样本中随机按比例选取train data和test data，形式为：data_train,data_test,target_train,target_test=train_test_split(iris.data,iris.taget,test_size=0.3,random_state=0)

• iris.data为特征数据;
• iris.target为目标数据;
• test_size为测试的占比，一般使用三七分，训练集占0.7;
• random_state:是随机数的种子

 1 from sklearn.model_selection import train_test_split
 2 
 3 data_train, data_test, target_train, target_test=train_test_split(
 4     iris.data,   #特征数据
 5     iris.target,  #目标数据
 6     test_size=0.3   #测试的占比，一般使用三七分，训练集占0.7
 7 )
 8 
 9 
10 data_train.shape
11 data_test.shape
12 target_train.shape
13 target_test.shape

2、使用KNN的建模类neighbors.KNeighborsClassifier()

1 from sklearn import neighbors
2 
3 knnModel=neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)   #分类的个数，可以从数据集中获取
4  
5 knnModel.fit(data_train,target_train)
6 
7 knnModel.score(data_test,target_test)

3、使用cross_val_score类、预测

1 from sklearn.model_selection import cross_val_score   
2 
3 cross_val_score(
4         knnModel,
5         iris.data,iris.target,cv=5  #cv为k折交叉验证的K值
6 )      #返回五次验证
7 
8 #使用模型进行预测
9 knnModel.predict([[0.1,0.2,0.3,0.4]])

KNeighborsClassifier在sklearn.neighbors包之中。

KNeighborsClassifier使用很简单，

1）创建KNeighborsClassifier对象；

2）调用fit函数；

3）调用predict函数进行预测。以下代码说明了用法。 

Python数据挖掘—回归—KNN

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原文地址：https://www.cnblogs.com/U940634/p/9743809.html