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机器学习KNN算法实践

预测城市空气质量

「Python数据之道」导读： 之前在公众号上分享过 “图解KNN算法” 的内容(点击下面链接前往)，今天来分享下使用KNN算法进行案例实践，进一步加深对KNN算法的理解。

• 图解超经典的KNN算法

一、KNN算法简介

KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中常用算法之一，其指导思想是"近朱者赤，近墨者黑"，即由你的邻居来推断出你的类别。

KNN 最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，再根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。

KNN算法的核心思想：寻找最近的k个数据，推测新数据的分类

KNN算法的关键：

• 样本的所有特征都要做可比较的量化 若是样本特征中存在非数值的类型，必须采取手段将其量化为数值。例如样本特征中包含颜色，可通过将颜色转换为灰度值来实现距离计算。

• 样本特征要做归一化处理 样本有多个参数，每一个参数都有自己的定义域和取值范围，他们对距离计算的影响不一样，如取值较大的影响力会盖过取值较小的参数。所以样本参数必须做一些 scale 处理，最简单的方式就是所有特征的数值都采取归一化处置。

• 需要一个距离函数以计算两个样本之间的距离 通常使用的距离函数有：欧氏距离、余弦距离、汉明距离、曼哈顿距离等，一般选欧氏距离作为距离度量，但是这是只适用于连续变量。在文本分类这种非连续变量情况下，汉明距离可以用来作为度量。通常情况下，如果运用一些特殊的算法来计算度量的话，K近邻分类精度可显著提高，如运用大边缘最近邻法或者近邻成分分析法。

以计算二维空间中的 A(x1,y1)、B(x2,y2) 两点之间的距离为例，常用的欧氏距离的计算方法如下图所示：

• 确定 K 的值 K 值选的太大易引起欠拟合，太小容易过拟合，需交叉验证确定K值。

• KNN 算法的优点：简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练；适合对稀有事件进行分类；特别适合于多分类问题(multi-modal，对象具有多个类别标签)， KNN 比 SVM 的表现要好。

• KNN算法的缺点：KNN算法在分类时有个主要的不足是：当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的 K 个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算最近的邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。

• 该方法的另一个不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的 K 个最近邻点。可理解性差，无法给出像决策树那样的规则。

二、KNN算法实现思路

要自己动手用 Python 实现 KNN 算法，主要有以下三个步骤：

• 算距离：给定待分类样本，计算它与已分类样本中的每个样本的距离；

• 找邻居：圈定与待分类样本距离最近的 K 个已分类样本，作为待分类样本的近邻；

• 做分类：根据这 K 个近邻中的大部分样本所属的类别来决定待分类样本该属于哪个分类；

三、KNN算法预测城市空气质量

1. 获取数据

数据来源：http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-201901.html

对于这种 Table 表格型数据，可以直接用 pandas 的 read_html() 大法，将数据保存到csv，也就不用再写爬虫去解析网页和提取数据了。

# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')for page in range(1, 13):   # 12个月if page < 10:url = f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/guangzhou-20190{page}.html'df = pd.read_html(url, encoding='gbk')[0]if page == 1:df.to_csv('2019年广州空气质量数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)else:df.iloc[1:,::].to_csv('2019年广州空气质量数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)else:url = f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/guangzhou-2019{page}.html'df = pd.read_html(url, encoding='gbk')[0]df.iloc[1:,::].to_csv('2019年广州空气质量数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)logging.info(f'{page}月空气质量数据下载完成！')

多爬取几个城市 2019 年历史空气质量数据保存到本地

2. 生成测试集和训练集

首先，我们要对数据进行简单的处理，这里选择两个城市：成都和天津。

成都

import pandas as pd# 将2019年成都空气质量数据作为测试集
df = pd.read_csv('2019年成都空气质量数据.csv')
# 取质量等级  AQI指数  当天AQI排名  PM2.5 。。。8列数据
# SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame 解决方法
df1 = df[['AQI指数', '当天AQI排名', 'PM2.5', 'PM10', 'So2', 'No2', 'Co', 'O3']].copy()air_quality = []
# print(df['质量等级'].value_counts())
# 质量等级列数据为字符串  转为为标签  便于判断预测
for i in df['质量等级']:if i == "优":air_quality.append('1')elif i == "良":air_quality.append('2')elif i == "轻度污染":air_quality.append('3')elif i == "中度污染":air_quality.append('4')elif i == "重度污染":air_quality.append('5')elif i == "严重污染":air_quality.append('6')print(air_quality)
df1['空气质量'] = air_quality# 将数据写入test.txt
# print(df1.values, type(df1.values)) # <class 'numpy.ndarray'>
with open('test.txt', 'w') as f:for x in df1.values:print(x)s = ','.join([str(i) for i in x])# print(s, type(s))f.write(s + '\n')

天津

import pandas as pd# 自定义其他几个城市空气质量数据作为训练集
df = pd.read_csv('2019年天津空气质量数据.csv', encoding='utf-8')
# 取质量等级  AQI指数  当天AQI排名  PM2.5 。。。8列数据
# SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame 解决方法
df1 = df[['AQI指数', '当天AQI排名', 'PM2.5', 'PM10', 'So2', 'No2', 'Co', 'O3']].copy()air_quality = []
# print(df['质量等级'].value_counts())
# 质量等级列数据为字符串  转为为数字标识
for i in df['质量等级']:if i == "优":air_quality.append('1')elif i == "良":air_quality.append('2')elif i == "轻度污染":air_quality.append('3')elif i == "中度污染":air_quality.append('4')elif i == "重度污染":air_quality.append('5')elif i == "严重污染":air_quality.append('6')print(air_quality)
df1['空气质量'] = air_quality# 将数据写入追加写入到train.txt
# print(df1.values, type(df1.values)) # <class 'numpy.ndarray'>
with open('train.txt', 'a+') as f:for x in df1.values:print(x)s = ','.join([str(i) for i in x])# print(s, type(s))f.write(s + '\n')

3. 实现KNN算法

读取数据集

def read_dataset(filename1, filename2, trainingSet, testSet):with open(filename1, 'r') as csvfile:lines = csv.reader(csvfile)  # 读取所有的行dataset1 = list(lines)       # 转化成列表for x in range(len(dataset1)):  # 每一行数据for y in range(8):dataset1[x][y] = float(dataset1[x][y])   # 8个参数转换为浮点数testSet.append(dataset1[x])    # 生成测试集with open(filename2, 'r') as csvfile:lines = csv.reader(csvfile)  # 读取所有的行dataset2 = list(lines)       # 转化成列表for x in range(len(dataset2)):   # 每一行数据for y in range(8):dataset2[x][y] = float(dataset2[x][y])  # 8个参数转换为浮点数trainingSet.append(dataset2[x])  # 生成训练集

计算欧氏距离

def calculateDistance(testdata, traindata, length):  # 计算距离distance = 0  # length表示维度 数据共有几维for x in range(length):distance += pow((int(testdata[x]) - int(traindata[x])), 2)return round(math.sqrt(distance), 3)    # 保留3位小数

找K个相邻最近的邻居

def getNeighbors(self, trainingSet, test_instance, k):  # 返回最近的k个边距distances = []length = len(test_instance)# 对训练集的每一个数计算其到测试集的实际距离for x in range(len(trainingSet)):dist = self.calculateDistance(test_instance, trainingSet[x], length)print('训练集：{} --- 距离：{}'.format(trainingSet[x], dist))distances.append((trainingSet[x], dist))distances.sort(key=operator.itemgetter(1))  # 按距离从小到大排列# print(distances)neighbors = []# 排序完成后取距离最小的前k个for x in range(k):neighbors.append(distances[x][0])print(neighbors)return neighbors

计算比例最大的分类

def getResponse(neighbors):   # 根据少数服从多数，决定归类到哪一类class_votes = {}for x in range(len(neighbors)):response = neighbors[x][-1]  # 统计每一个分类的多少  空气质量的数字标识if response in class_votes:class_votes[response] += 1else:class_votes[response] = 1print(class_votes.items())sortedVotes = sorted(class_votes.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)  # 按分类大小排序  降序return sortedVotes[0][0]    # 分类最大的  少数服从多数   为预测结果

预测准确率计算

def getAccuracy(test_set, predictions):correct = 0for x in range(len(test_set)):# predictions预测的与testset实际的比对  计算预测的准确率if test_set[x][-1] == predictions[x]:correct += 1else:# 查看错误预测print(test_set[x], predictions[x])print('有{}个预测正确，共有{}个测试数据'.format(correct, len(test_set)))return (correct / (len(test_set))) * 100.0

run函数调用

def run(self):training_set = []    # 训练集test_set = []        # 测试集self.read_dataset('./train_4/test.txt', './train_4/train.txt', training_set, test_set)  # 数据划分print('Train set: ' + str(len(training_set)))print('Test set: ' + str(len(test_set)))# generate predictionspredictions = []k = 7  # 取最近的6个数据for x in range(len(test_set)):  # 对所有的测试集进行测试neighbors = self.getNeighbors(training_set, test_set[x], k)  # 找到8个最近的邻居result = self.getResponse(neighbors)  # 找这7个邻居归类到哪一类predictions.append(result)accuracy = self.getAccuracy(test_set, predictions)print('预测准确度为:  {:.2f}%'.format(accuracy))   # 保留2位小数

运行效果如下：

可以通过增加训练集城市空气质量数据量，调节找邻居的数量k，提高预测准确率。

文末福利

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