【用Python玩Machine Learning】KNN * 测试

原创于 2015-04-11 12:44:14 发布 · 1k 阅读

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本文详细介绍了使用《machinelearninginaction》书籍中的数据样例进行机器学习实践的过程，包括数据预处理、模型选择与评估等关键步骤。通过实例展示了如何在婚恋网站上运用机器学习算法预测用户对潜在匹配对象的喜好程度，并分析了模型的准确性和优化策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

样本我就用的《machine learning in action》中提供的数据样例，据说是婚恋网站上各个候选人的特征，以及当前人对这些人的喜欢程度。一共1k条数据，前900条作为训练样本，后100条作为测试样本。

数据格式如下：

46893	3.562976	0.445386	didntLike
8178	3.230482	1.331698	smallDoses
55783	3.612548	1.551911	didntLike
1148	0.000000	0.332365	smallDoses
10062	3.931299	0.487577	smallDoses
74124	14.752342	1.155160	didntLike
66603	10.261887	1.628085	didntLike
11893	2.787266	1.570402	smallDoses
50908	15.112319	1.324132	largeDoses
39891	5.184553	0.223382	largeDoses
65915	3.868359	0.128078	didntLike
65678	3.507965	0.028904	didntLike

最后的测试结果，100个测试样本有11个样本分类错误，错误率最终是11%。

补充一下，代码+数据保存在github上面：https://github.com/henryxiao1997/machine-learning-in-python/tree/master/KNN

如有转载，请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/xceman1997/article/details/44994327