近邻算法分类

scikit-learn已经封装好很多数据挖掘的算法

现介绍数据挖掘框架的搭建方法

• 转换器（Transformer）用于数据预处理，数据转换
• 流水线（Pipeline）组合数据挖掘流程，方便再次使用（封装）
• 估计器（Estimator）用于分类，聚类，回归分析（各种算法对象）
  • 所有的估计器都有下面2个函数
    • fit() 训练
      • 用法：estimator.fit(X_train, y_train)，
      • estimator = KNeighborsClassifier() 是scikit-learn算法对象
      • X_train = dataset.data 是numpy数组
      • y_train = dataset.target 是numpy数组
    • predict() 预测
      • 用法：estimator.predict(X_test)
      • estimator = KNeighborsClassifier() 是scikit-learn算法对象
      • X_test = dataset.data 是numpy数组

电离层数据集
电离层数据集（Ionosphere Dataset）需要根据给定的电离层中的自由电子的雷达回波预测大气结构。

它是一个二元分类问题。每个类的观察值数量不均等，一共有 351 个观察值，34 个输入变量和1个输出变量。变量名如下：

1 17对雷达回波数据。
2 … …
3 类

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