sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier()函数解析

sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier``
class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,weights=’uniform’,algorithm=’auto’,leaf_size=30,p=2,metric=’minkowski’,metric_params=None,n_jobs=1,*kwargs) * [source]
实现了K最近邻居投票算法的分类器。

参数:n_neighbors: int, 可选参数(默认为 5)用于[kneighbors](http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html#sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.kneighbors)查询的默认邻居的数量weights（权重）: str or callable(自定义类型), 可选参数(默认为 ‘uniform’)用于预测的权重函数。可选参数如下:- ‘uniform’ : 统一的权重. 在每一个邻居区域里的点的权重都是一样的。- ‘distance’ : 权重点等于他们距离的倒数。使用此函数，更近的邻居对于所预测的点的影响更大。- [callable] : 一个用户自定义的方法，此方法接收一个距离的数组，然后返回一个相同形状并且包含权重的数组。algorithm（算法）: {‘auto’, ‘ball_tree’, ‘kd_tree’, ‘brute’}, 可选参数（默认为 'auto'）计算最近邻居用的算法：- ‘ball_tree’ 使用算法[BallTree](http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.BallTree.html#sklearn.neighbors.BallTree)- ‘kd_tree’ 使用算法[KDTree](http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KDTree.html#sklearn.neighbors.KDTree)- ‘brute’ 使用暴力搜索.- ‘auto’ 会基于传入[fit](http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html#sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.fit)方法的内容，选择最合适的算法。注意 : 如果传入fit方法的输入是稀疏的，将会重载参数设置，直接使用暴力搜索。leaf_size（叶子数量）: int, 可选参数(默认为 30)传入BallTree或者KDTree算法的叶子数量。此参数会影响构建、查询BallTree或者KDTree的速度，以及存储BallTree或者KDTree所需要的内存大小。 此可选参数根据是否是问题所需选择性使用。p: integer, 可选参数(默认为 2)用于Minkowski metric（[闵可夫斯基空间](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%96%94%E8%80%83%E6%96%AF%E5%9F%BA%E6%99%82%E7%A9%BA)）的超参数。p = 1, 相当于使用[曼哈顿距离](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9B%BC%E5%93%88%E9%A0%93%E8%B7%9D%E9%9B%A2) (l1)，p = 2, 相当于使用[欧几里得距离](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AC%A7%E5%87%A0%E9%87%8C%E5%BE%97%E8%B7%9D%E7%A6%BB)(l2)  对于任何 p ，使用的是[闵可夫斯基空间](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%96%94%E8%80%83%E6%96%AF%E5%9F%BA%E6%99%82%E7%A9%BA)(l_p)metric（矩阵）: string or callable, 默认为 ‘minkowski’用于树的距离矩阵。默认为[闵可夫斯基空间](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%96%94%E8%80%83%E6%96%AF%E5%9F%BA%E6%99%82%E7%A9%BA)，如果和p=2一块使用相当于使用标准欧几里得矩阵. 所有可用的矩阵列表请查询 DistanceMetric 的文档。metric_params（矩阵参数）: dict, 可选参数(默认为 None)给矩阵方法使用的其他的关键词参数。n_jobs: int, 可选参数(默认为 1)用于搜索邻居的，可并行运行的任务数量。如果为-1, 任务数量设置为CPU核的数量。不会影响[fit](http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html#sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.fit)方法。

注意关于最近邻居算法，如果发现两个邻居，邻居k+1和k具有相同距离但不同标签，则结果将取决于训练数据的排序。
例子

>>> X = [[0], [1], [2], [3]]
>>> y = [0, 0, 1, 1]
>>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
>>> neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
>>> neigh.fit(X, y)
KNeighborsClassifier(...)
>>> print(neigh.predict([[1.1]]))
[0]
>>> print(neigh.predict_proba([[0.9]]))
[[0.66666667 0.33333333]]

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