Python Machine Learning – K-nearest neighbors (KNN)

Denne artikel vil fokusere på Python Machine Learning og K-nearest neighbors (KNN). Vi vil udforske, hvordan man implementerer KNN-algoritmen i Python, og hvordan den kan bruges til klassificering og clustering. Vi vil også se på, hvad KNN er, og hvordan det fungerer i maskinlæring. Lad os begynde!

Hvad er K-nearest neighbors (KNN)?

K-nearest neighbors (KNN) er en klassificerende algoritme inden for maskinlæring, der bruger nærmeste naboer til at klassificere nye datapunkter. Ideen bag KNN er, at datapunkter, der er tæt på hinanden, har tendens til at tilhøre den samme klasse.

For at anvende KNN-algoritmen skal vi have en dataset bestående af et sæt træningsdata, som allerede er klassificeret. Når vi får et nyt datapunkt, bruger KNN-algoritmen de nærmeste naboer fra vores træningsdata til at afgøre, hvilken klasse det nye datapunkt skal tilhøre.

Implementering af KNN i Python

Nu hvor vi har en grundlæggende forståelse for, hvad KNN er, lad os se på, hvordan man implementerer det i Python. Vi vil bruge scikit-learn-biblioteket til at implementere KNN-algoritmen.

Først skal vi importere de nødvendige biblioteker:

import numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

Derefter skal vi oprette vores træningsdata og tilhørende labels:

X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [4, 5], [5, 5], [6, 7]])y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

Vi har oprettet seks datapunkter, hvor de første tre hører til klasse 0 og de sidste tre hører til klasse 1.

Herefter kan vi oprette vores KNN-klassifikationsmodel:

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

Vi har sat antallet af naboer til 3, hvilket betyder, at KNN-algoritmen vil bruge de tre nærmeste naboer til at afgøre klassificeringen af et nyt datapunkt.

Endelig kan vi træne vores model ved at kalde fit()-metoden med vores træningsdata og labels:

knn.fit(X, y)

Nu er vores KNN-model klar til at klassificere nye datapunkter. For at bruge modellen til at forudsige klasserne for nye datapunkter, skal vi kalde predict()-metoden og give den de nye datapunkter:

new_data = np.array([[3, 3], [2, 3], [5, 6]])predicted_classes = knn.predict(new_data)

I dette eksempel har vi tre nye datapunkter, og vi forudsiger deres klasser ved at kalde predict()-metoden på vores KNN-model.

Anvendelsesområder for KNN

K-nearest neighbors (KNN) kan bruges i mange forskellige situationer, hvor klassificering eller clustering er nødvendig. Nogle typiske anvendelser af KNN i machine learning inkluderer medicinsk diagnose, karaktergenkendelse, anbefalingssystemer og billedgenkendelse.

KNN er en relativt simpel algoritme, der kan bruges til at udføre både klassificering og clustering. Det er også en god introduktion til maskinlæring for begyndere, da det er let at forstå og implementere.

Konklusion

I denne artikel har vi udforsket K-nearest neighbors (KNN) algoritmen inden for Python Machine Learning. Vi har fået en forståelse for, hvad KNN er, og hvordan det fungerer i maskinlæring. Vi har også set på, hvordan KNN kan implementeres i Python ved hjælp af scikit-learn-biblioteket.

KNN er en nyttig algoritme til klassificering og clustering, og den kan bruges i mange forskellige situationer. Ved at implementere KNN i Python kan vi udnytte dets potentiale og drage fordel af dens evne til at forudsige klasser og grupper.

Vi håber, at denne artikel har været hjælpsom og informativ. Hvis du er interesseret i at lære mere om Python Machine Learning og forskellige algoritmer, er der mange ressourcer og læringsmuligheder derude.

KNN-algoritmen er en af de mest populære klassificeringsalgoritmer i maskinlæring. Den er enkel at forstå og implementere, hvilket gør den til en favorit blandt både begyndere og erfarne praktikere. – Ekspert i maskinlæring

Andre populære artikler: Excel Highlight Cell Rules – Tekst der indeholder • JavaScript String valueOf() Metode • Vue Routing • Onmousemove Event i JavaScript – En Dybdegående Gennemgang • PHP json_encode() Funktion • Accessibility Link Text • How To Create Range Sliders • HTML input type=radio • Oversigt • JavaScript Date getHours() metoden • HTML DOM Element scrollWidth Property • How do I name my space? – W3Schools.com • Introduktion • Windows 8 Farver • Introduktion • C Multi-Dimensionelle Arrays • HTML DOM Style backgroundSize Ejendom • Pandas Online Compiler (Editor / Interpreter) • JavaScript escape() Metode • Python all() funktion