KNN算法实战-健康医疗

健康医疗

算法建模

• knn 算法建模构建微观数据和疾病之间的关系
• knn 调整超参数，准确率提升
• 数据归一化、标准化，提升更加明显

算法实战

导入包

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

加载数据

data = pd.read_csv('./cancer.csv', sep='\t')
data.head()

获取有用的数据

# 返回值
y = data['Diagnosis']
X = data.iloc[:, 2:]
display(X.head(), y.head())

拆分数据

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,
                                                    random_state=100)
display(X_train.shape, X_test.shape)

网格搜索超参数

estimator = KNeighborsClassifier()
params = dict(n_neighbors=np.arange(1, 30),
              weights=['uniform', 'distance'],
              p=[1, 2])
Gcv = GridSearchCV(estimator, params, cv=6, scoring='accuracy')
Gcv.fit(X_train, y_train)

获取超参数：
Gcv.best_params_
获取最好模型的参数
Gcv.score(X_test,y_test)

gCV.best_score_
gCV.best_params_

模型预测

# 获取最佳的模型
model = gCV.best_estimator_
y_pred = model.predict(x_test)
print('算法预测值：',y_pred[:20])
print('真实值',y_test[:20].values)

计算模型的分数

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_test,y_pred)
(y_test==y_pred).mean()
gCV.score(x_test,y_test)

以上的方法获取的模型分数是一样

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归一化处理

归一化：是一种数据处理方法，用于将数据缩放到一个统一的范围，通常是[0,1]或[-1,1]：以下是最常用的两种归一化处理的方式：

方式一,min-max归一化（线性缩放）：min_max归一化将数据线性缩放到[0-1]的范围，对于给定的一组数据x,min-max归一化的计算公式为：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
mss = MinMaxScaler()
x_normal = mss.fit_transform(x)
x_normal

数据拆分建模并且进行训练

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=100)
estimator = KNeighborsClassifier()
params = dict(n_neighbors=np.arange(1,30),
              weights=['uniform','distance'],
              p = [1,2])
gCV = GridSearchCV(estimator,params,cv=6,scoring='accuracy')
gCV.fit(x_train,y_train)

获取当前模型的分数

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方式二：Z-Score归一化（标准化）：Z-Score 归一化将原始数据转换为均值为0，标准方差为1的标准正态分布。对于给定的一组数据X，Z-Score归一化的计算公式为：

其中，x表示数据集的均值

表示数据集中的标准差

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sd = StandardScaler()
x_norm = sd.fit_transform(x)
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=100)
estimator = KNeighborsClassifier()
params = dict(n_neighbors=np.arange(1,30),
              weights=['uniform','distance'],
              p = [1,2])
gCV = GridSearchCV(estimator,params,cv=6,scoring='accuracy')
gCV.fit(x_train,y_train)

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