探索机器学习领域的两大算法：K近邻和决策树

2023-04-10 13:13:02

机器学习的基石：K近邻和决策树算法

K近邻算法：邻居的智慧

想象一下一个热闹的社区，邻居们亲密无间。当一位新邻居搬进来时，他们可以向最亲近的K个邻居寻求帮助，了解这个新社区。这就是K近邻算法的工作原理，它基于这样的理念：相似的数据点倾向于具有相似的标签。

K近邻算法通过确定与新数据点最相似的K个数据点（称为邻居），然后根据这些邻居的类别或数值对新数据点进行分类或回归预测。它的直观性和简单的实现使其成为非线性数据分类和回归任务的理想选择。

代码示例：K近邻分类算法

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
labels = data[:, -1]
features = data[:, :-1]

# 创建K近邻分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练分类器
knn.fit(features, labels)

# 使用分类器预测新数据
new_data = np.array([0.1, 0.2])
prediction = knn.predict([new_data])

# 输出预测结果
print(prediction)

决策树算法：分而治之的明智

决策树算法遵循“分而治之”的原则。它将数据集按照特定特征不断分割成子集，形成一棵树状结构的决策树。每个节点代表一个特征，分支代表不同的特征值。

通过递归地应用这一过程，决策树将数据划分为更小的、更纯净的子集，直到每个子集都属于同一类别或达到预定义的停止标准。这种可视化和可解释的算法使其成为探索数据模式和理解决策过程的宝贵工具。

代码示例：决策树分类算法

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
labels = data[:, -1]
features = data[:, :-1]

# 创建决策树分类器
tree = DecisionTreeClassifier()

# 训练分类器
tree.fit(features, labels)

# 使用分类器预测新数据
new_data = np.array([0.1, 0.2])
prediction = tree.predict([new_data])

# 输出预测结果
print(prediction)