原來機器學習那么簡單—KNN回歸

發布于 2025-1-8 13:17

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一、什么是K近鄰回歸？

K近鄰回歸（K-Nearest Neighbors Regression，簡稱KNN回歸）是一種簡單直觀的機器學習算法。KNN回歸通過尋找樣本空間中與目標點最接近的K個鄰居，利用這些鄰居的平均值或加權平均值來預測目標點的值。KNN回歸屬于非參數模型，因為它不對數據的分布做出假設，也不需要訓練過程。

二、K近鄰回歸的原理

KNN回歸的核心思想非常直觀，即“相似的樣本具有相似的輸出”。具體步驟如下：

計算距離：對于待預測的樣本點，計算其與訓練集中每一個樣本點之間的距離。常用的距離度量包括歐氏距離（Euclidean Distance）、曼哈頓距離（Manhattan Distance）等。歐氏距離的計算公式為：

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選擇K個鄰居：根據計算得到的距離，選擇距離待預測樣本點最近的K個鄰居。
計算預測值：根據選中的K個鄰居的輸出值，計算待預測樣本點的輸出值。常用的方法包括簡單平均和加權平均。

如果是簡單平均，則預測值為K個鄰居的輸出值的算術平均：

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三、K近鄰回歸的優缺點

優點：

簡單直觀：算法思想簡單，容易理解和實現。
無模型假設：KNN回歸不對數據的分布做任何假設，適用于各種數據分布。
高靈活性：由于無需訓練過程，KNN回歸可以處理在線學習問題，也可以隨時加入新的數據。

缺點：

計算復雜度高：對于大規模數據集，計算每個樣本點的距離代價較高，影響預測效率。
維度災難：隨著特征維數的增加，樣本之間的距離變得越來越難以區分，導致預測效果下降。
對異常值敏感：KNN回歸直接依賴于鄰居的輸出值，如果鄰居中存在異常值，可能會嚴重影響預測結果。

四、案例分析

在這一部分，我們還是使用加州房價數據集來演示如何應用K近鄰回歸算法進行預測。加州房價數據集包含了加州的街區信息，每個街區有多項特征，包括人口、收入、房屋年齡等。目標是根據這些特征預測該街區的房屋中位數價格。

數據加載與預處理：

加載加州房價數據集并進行標準化處理，確保所有特征都在相同的尺度上。
將數據集劃分為訓練集和測試集，比例為8:2。

模型訓練：

使用KNeighborsRegressor創建一個K近鄰回歸模型，選擇K=5，即考慮最近的5個鄰居。
用訓練集的數據來訓練模型。

模型預測：

利用訓練好的模型對測試集進行預測，并計算均方誤差（MSE）作為模型性能的評估指標。

代碼實現：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加載加州房價數據集
california = fetch_california_housing()
X = california.data
y = california.target

# 數據標準化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 劃分訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 創建K近鄰回歸模型并訓練
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 預測測試集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 計算均方誤差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"測試集的均方誤差: {mse:.2f}")

# 可視化結果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(y_test, y_pred, edgecolor='k', alpha=0.7)
plt.plot([min(y_test), max(y_test)], [min(y_test), max(y_test)], 'r--', lw=3)
plt.xlabel("真實房價")
plt.ylabel("預測房價")
plt.title("K近鄰回歸預測結果")
plt.show()

結果分析：

測試集的均方誤差: 0.43。繪制模型預測的房價與真實房價之間的關系圖如下：

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