KNN回归器模型构建及训练策略探讨

人工智能

2023-11-13 07:06:11

绪论

在上一篇文章中，我们学习了构建KNN分类器模型，然而，KNN不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题。在本文中，我们将学习KNN回归模型的构建和训练。

准备数据集

首先，我们需要准备数据集。此处我们使用随机函数构建了序列型数据集，其产生方式是用函数np.sinc()来产生y值。我们使用plt将该数据集绘制到图表中，以直观地展示其分布情况。

构建KNN回归器模型

构建KNN回归器模型需要遵循以下步骤：

导入必要的库。
加载数据集。
将数据集划分为训练集和测试集。
实例化KNN回归器。
训练KNN回归器。

以下是如何使用Python代码实现这一过程：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['x']], data['y'], test_size=0.2, random_state=42)

# 实例化KNN回归器
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

# 训练KNN回归器
knn.fit(X_train, y_train)

训练KNN回归器模型

训练KNN回归器模型需要遵循以下步骤：

选择合适的距离度量方法。
选择合适的k值。
训练模型。

以下是如何使用Python代码实现这一过程：

# 选择合适的距离度量方法
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5, metric='minkowski', p=2)

# 选择合适的k值
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

评估KNN回归器模型

评估KNN回归器模型的性能需要遵循以下步骤：

使用测试集对模型进行预测。
计算模型的评估指标。

以下是如何使用Python代码实现这一过程：

# 使用测试集对模型进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算模型的评估指标
print('MAE:', mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print('MSE:', mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('RMSE:', np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred)))