实验. 基于Scikit-learn库实现KNN分类

实验目标

本实验旨在通过使用Scikit-learn库，帮助学生理解KNN算法的基本原理，直观感受调整超参数对模型性能的影响，并熟悉从加载数据到模型训练、评估以及可视化的完整流程。

实验环境

o Python 3.x

o Scikit-learn库、Numpy库、Matplotlib库

o Jupyter Notebook或类似IDE（用于代码编写和结果展示）

实验数据集

使用Scikit-learn自带的Iris数据集。该数据集包含150条记录，每条记录有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度），属于3个类别之一（Setosa、Versicolor、Virginica）。这是一个典型的多分类数据集，适合进行KNN分类实验。。

实验步骤

1. 导入必要的库

o 导入Numpy、Matplotlib和Scikit-learn中的KNN、数据分割和标准化工具。

2. 加载数据集

o 使用Scikit-Learn的datasets模块加载Iris数据集。

o 显示数据集的基本信息，如样本数量、特征数量和类别标签。

3. 数据预处理

o 数据标准化：在KNN中，特征尺度差异会影响距离计算，因此需要对特征数据进行标准化。

o 使用train_test_split函数将数据集分成训练集和测试集（通常比例为80%训练，20%测试）

4. 构建KNN模型

o 使用KNN算法创建模型，尝试设置不同的K值（例如K=3, 5, 7）。

o 将训练数据输入模型，使用训练集数据进行模型训练

5. 选择最佳K值，重新训练模型并评估

o 绘制出不同K值下模型的准确率，以找到最佳的K值。

o 根据图表找到的最佳K值，重新训练模型并评估其性能。

实验总结

o 总结实现KNN分类的完整步骤。

o 分析实验过程中遇到的问题和解决方案。

o 感受不同的超参数（这里是K值）对模型性能的影响。

o 可继续探索如何将KNN用于回归任务。

实验代码参考

以下是一个利用Scikit-learn实现KNN分类的代码示例（以Iris数据集为例）：

——————————————

# 导入必要的库

  

# 加载数据集  

# 数据标准化

scaler = StandardScaler()

X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分数据集，测试集占20%

# 设置不同的K值（如从1到30）创建KNN模型，并求出每个K值下模型的准确率

# 绘制出不同K值下模型的准确率，从而找出最佳K值

# 根据上面找出的最佳K值，重新训练模型并评估

—————————————————