knn算法划分数据集（四）

    划分数据集

    存在问题

    目前我们训练数据的过程如下：

    如下图所示，我们将所有的数据都作为训练数据，训练出一个模型，每当得到一个新的数据，则计算新数据到训练数据的距离，预测得到新数据的类别。

        举例：银行发放信用卡，银行要想得到客户的信用等级，需要跟踪用户两三年时间来收集用户信息，才能得到，如果我们将两三年的数据全部作为训练集，当新客户来临时，我们又需要等待两三年，才能知道新用户的真实label，所以在短期内很难根据真实label判断模型好坏，进而无法改进模型。

        结论：将所有数据集全部用于训练，这种做法是不可取的。

        改进：

        如下图：将数据中的70%-80%作为训练数据，将剩余的作为测试数据，训练数据用于训练模型，测试数据用于判断模型好坏

        上述将数据集进行切分的方式，就是sklearn中的train_test_split

        代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

#获取sklearn中的内置数据集
iris = datasets.load_iris()

#获取特征值和目标值
X = iris.data
y = iris.target

#将长度X对应的索引值进行随机排列
shuffle_indexes = np.random.permutation(len(X))

#定义测试机的比例
test_ratio = 0.2
#得到测试集对应的数据量
test_size = int(len(X) * test_ratio)

#获取测试集的索引和训练集的索引
test_indexes = shuffle_indexes[:test_size]
train_indexes = shuffle_indexes[test_size:]

#获取训练数据集
X_train = X[train_indexes]
y_train = y[train_indexes]

#获取测试数据集
X_test = X[test_indexes]
y_test = y[test_indexes]

        整合为代码model_selection.py：

import numpy as np
def train_test_split(X, y, test_ratio=0.2, seed=None):
    """将数据 X 和 y 按照test_ratio分割成X_train, X_test, y_train, y_test"""
    assert X.shape[0] == y.shape[0], \
        "the size of X must be equal to the size of y"
    assert 0.0 <= test_ratio <= 1.0, \
        "test_ration must be valid"

    if seed:
        np.random.seed(seed)

    shuffled_indexes = np.random.permutation(len(X))

    test_size = int(len(X) * test_ratio)
    test_indexes = shuffled_indexes[:test_size]
    train_indexes = shuffled_indexes[test_size:]

    X_train = X[train_indexes]
    y_train = y[train_indexes]

    X_test = X[test_indexes]
    y_test = y[test_indexes]

    return X_train, X_test, y_train, y_test

        放入_init_.py文件到knn目录下，使其变为工程目录，以便于后面能够直接导入train_test_split方法

        测试封装的代码：

from knn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y)

from knn.kNN import KNNClassifier
knn_clf = KNNClassifier(k=6)
knn_clf.fit(X_train,y_train)
y_predict = knn_clf.predict(X_test)

        准确率计算：

(sum([1 if y_predict[i] == y_test[i] else 0 for i in range(len(y_test))]))/len(y_test)

        sklearn中的train_test_split

        代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2)