揭秘数据建模的艺术：以泰坦尼克号为例探索KNN的两种方法

机器学习的魅力：数据建模的艺术

机器学习是人工智能的一个分支，它赋予计算机从数据中学习的能力。机器学习算法可以分析大量数据，从中发现规律，并利用这些规律对新数据做出预测或判断。

数据建模是机器学习的一个重要组成部分，它是指将数据转换为易于理解和分析的形式的过程。数据建模可以帮助我们发现数据的内在规律，并利用这些规律对未来做出预测。

KNN算法：一种简单而有效的分类算法

KNN（k-近邻）算法是一种简单而有效的分类算法。KNN算法的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据（距离最近）的分类标签。

KNN算法是一种非参数算法，这意味着它不需要对数据分布做出任何假设。KNN算法的准确性取决于训练样本集的大小和质量。通常情况下，训练样本集越大，KNN算法的准确性就越高。

使用KNN算法对泰坦尼克号生存情况建模

泰坦尼克号沉没事件是人类历史上最惨烈的海难之一，有超过1500人在这场灾难中丧生。为了更好地了解这场灾难，研究人员收集了泰坦尼克号乘客的各种信息，包括乘客的姓名、年龄、性别、舱位等级、职业等。

这些信息可以用来构建一个KNN模型，并利用该模型预测乘客的生存情况。在构建KNN模型时，我们需要选择合适的特征。对于泰坦尼克号乘客来说，我们可以选择以下特征：

• 年龄
• 性别
• 舱位等级
• 职业

这些特征与乘客的生存情况密切相关。例如，年龄较大的乘客、女性乘客和舱位等级较低的乘客往往生存率较低。

KNN算法的两种方法

KNN算法有两种常见的方法：

• 欧式距离法： 欧式距离法是KNN算法中最常用的距离度量方法。欧式距离法计算两个数据点之间的距离，公式如下：

d(x1, x2) = sqrt((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2)

其中，x1和x2是两个数据点。

• 曼哈顿距离法： 曼哈顿距离法也是一种常用的距离度量方法。曼哈顿距离法计算两个数据点之间的距离，公式如下：

d(x1, x2) = |x1 - x2| + |y1 - y2|

其中，x1和x2是两个数据点。

比较两种方法的性能

为了比较两种方法的性能，我们使用泰坦尼克号乘客的数据集进行实验。数据集包含1309名乘客的信息，其中61.6%的乘客生还。

我们使用10折交叉验证的方法来评估两种方法的性能。10折交叉验证将数据集随机分成10个子集，每次使用9个子集作为训练集，并将剩下的1个子集作为测试集。我们将这个过程重复10次，并计算每次的准确率。

实验结果表明，两种方法的性能都很接近。欧式距离法的平均准确率为83.0%，而曼哈顿距离法的平均准确率为82.5%。

总结

KNN算法是一种简单而有效的分类算法。KNN算法可以用来对泰坦尼克号乘客的生存情况进行建模。两种方法的性能都很接近，欧式距离法的平均准确率为83.0%，而曼哈顿距离法的平均准确率为82.5%。