предисловие
В настоящее время существует довольно много вводных туториалов по kaggle, но есть несколько недостатков, некоторые из них относительно старые, и код не может работать в новой версии, что очень сложно для новичков. (Некоторые из них все еще являются кодом py2), некоторые не реализованы с принципами, а с реализацией нет принципов, В общем, хороших вводных руководств не так много. (Не так много средств, здесь я прикрепляю еще один учебник, который, я думаю, хорошо написан в конце статьи. Заинтересованные студенты могут обратиться к нему. Конечно, можно прочитать мою статью напрямую. Я постараюсь включить его содержание, насколько это возможно. , что является обновлением его содержимого, из-за проблем с версией некоторые из его кодов не могут быть запущены напрямую)
О kaggle, разбитых мыслях
В начале я также чувствовал, что kaggle был очень сложным, я чувствовал, что боюсь, что не смогу в этом разобраться, поэтому я все откладывал и отказывался это делать. На самом деле это совершенно ненужно (сложно, но ничего невозможно сделать)
Сначала зайдите на адрес нашего распознавателя цифр:woohoo.cardreform.com/from/digit-zealous…
[Ленивый рак совершил, временно висит, у меня есть время наверстать]
Есть не так много моментов, которые KNN может оптимизировать.Видимо, ничего не нужно менять, кроме изменения значения K. Друзья, которые видели этот блог, могут сначала посмотреть справочную ссылку, прикрепленную в конце этой статьи, и обратиться к моему коду на в то же время.
В настоящее время результат работы KNN составляет всего 96,3%, что не очень идеально.
Прикрепите исходный код:
import pandas as pd
from numpy import mat,tile,array
import numpy as np
import time
import csv,operator
def load_data(filename):
return pd.read_csv(filename, sep=',', header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None)
# 二值化，将0-255中，非0的都修改为1
def to_binary(df):
dv = df.values
width = len(dv[0])
for i in range(1,len(dv)):
for j in range(1,width):
if dv[i][j]!= 0:
dv[i][j] = 1
return dv
#inX是所要测试的向量
#dataSet是训练样本集，一行对应一个样本。dataSet对应的标签向量为labels
#k是所选的最近邻数目
def classify(inX, dataSet, labels, k):
# mat method create a matrix
inX=mat(inX) # test_data, just one sample
dataSet=mat(dataSet) # train_data
labels=mat(labels) # the labels of the train_data
dataSetSize = dataSet.shape[0]
# 此处用一个测试向量，复制n行，（n为训练集的样本数），使得该测试向量与每一个训练向量相减，用于计算最近k邻【构造了dataSetSize*inX行，1*inX列】
diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet
sqDiffMat = array(diffMat)**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
distances = sqDistances**0.5
sortedDistIndicies = distances.argsort() #array.argsort()，得到每个元素的排序序号
classCount={} #sortedDistIndicies[0]表示排序后排在第一个的那个数在原来数组中的下标
for i in range(k):
voteIlabel = labels[0,sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
def saveResult(result):
with open('result.csv','w',newline='') as myFile:
myWriter=csv.writer(myFile)
myWriter.writerow(['imageid','label'])
for i in range(len(result)):
myWriter.writerow([i+1,str(result[i])])
if __name__ == '__main__':
print("loading train data...")
df = load_data("train.csv") # 加载训练数据
label = df['label'].values
df = df.drop(['label'],axis=1) # 去除label列
print("loading test data...")
dt = load_data("test.csv") # 加载测试样本集，因为测试样本集不含label，可直接取values，提高后续速度
print("nomalizing...")
start = time.time()
db = to_binary(df) # 二值化
dt = to_binary(dt) # 对测试集同样进行二值化
print("training...")
# print(len(dt))
dt_len = len(dt)
resultList = [] #np.empty(dt_len) # 效率比建list 后append 高
for i in range(dt_len):
classifierResult = classify(dt[i], db, label, 5)
# resultList[i] = classifierResult
resultList.append(classifierResult)
print(str(i+1)+","+str(classifierResult))
# print("the classifier came back with: %d" % (classifierResult))
saveResult(resultList)
end = time.time()
print("using time:",end-start)
Ссылка на ссылку:blog.CSDN.net/com 297969586/…