Python机器学习之手写KNN算法预测城市空气质量

KNN算法是一种基于实例的学习方法，它可以用于分类和回归问题。在本攻略中，我们将手写一个KNN算法，并使用它来预测城市空气质量。本攻略包括以下步骤：

1. 导入库
2. 加载数据
3. 数据预处理
4. 定义KNN算法
5. 使用KNN算法预测城市空气质量

步骤一：导入库

首先，我们需要导入NumPy和Pandas库。可以使用以下代码导入：

import numpy as np
import pandas as pd

步骤二：加载数据

接下来，我们需要加载数据。在本攻略中，我们将使用一个包含城市空气质量数据的CSV文件。可以使用以下数据：

data = pd.read_csv('city_air_quality.csv')

步骤三：数据预处理

在加载数据之后，我们需要对数据进行预处理。在本攻略中，我们将使用以下步骤进行数据预处理：

1. 将数据集分为训练集和测试集
2. 对数据进行标准化

下面是完整的代码：

# 将数据集分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 对数据进行标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

在上面的代码中，我们使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。我们还使用StandardScaler类对进行标准化。

步骤四：定义KNN算法

接下来，我们需要定义KNN算法。在本攻略中，我们将使用以下步骤定义KNN算法：

1. 计算测试样本与每个训练样本间的距离
2. 根据距离对训练样本进行排序
3. 选择K个最近的训练样本
4. 对K个最近的训练样本进行投票
5. 返回投票结果

下面是完整的代码：

def knn(X_train, y_train, X_test, k):
    distances = []
    for i in range(len(X_train)):
        distance = np.sqrt(np.sum(np.square(X_test - X_train[i, :])))
        distances.append([distance, i])
    distances = sorted(distances)
    targets = []
    for i in range(k):
        index = distances[i][1]
        targets.append(y_train[index])
    return Counter(targets).most_common(1)[0][0]

在上面的代码中，我们定义了一个名为knn的函数，接受训练集、训练集标、测试和K值作为输入。该函数计算测试样本与每个训练样本之间的距离，并根据距离对训练样本进行排序。然后，它选择K个最近的训练样本，并对它进行投票。最后，该函数返回投票结果。

步骤五：使用KNN算法预测城市空气质量

现在，我们已经定义了KNN算法，可以使用它来预测城市空气质量。下面是完整代码：

from collections import Counter

# 预测测试集
y_pred = []
for i in range(len(X_test)):
    y_pred.append(knn(X_train, y_train, X_test[i, :], k=5))

# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在上面的代码中，我们使用knn函数预测测试集，并使用accuracy_score函数计算准确率。

示例一：使用K=3预测城市空气质量

from collections import Counter

# 预测测试集
y_pred = []
for i in range(len(X_test)):
    y_pred.append(knn(X_train, y_train, X_test[i, :], k=3))

# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在上面的代码中，我们使用K=3预测城市空气质量，并计算准确率。

示例二：使用K=7预测城市空气质量

from collections import Counter

# 预测测试集
y_pred = []
for i in range(len(X_test)):
    y_pred.append(knn(X_train, y_train, X_test[i, :], k=7))

# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在上面的代码中，我们使用K=7预测城市空气质量，并计算准确率。

总结

本攻略演示了如何手写KNN算法，并使用它来预测城市空气质量。我们还提供了两个示例，分别使用K=3和K=7预测城市空气质量。