機器學習實戰筆記——利用KNN演算法改進約會網站的配對效果

機器學習實戰筆記——利用KNN演算法改進約會網站的配對效果
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                                                利用KNN演算法改進約會網站的配對效果

一、案例背景

我的朋友海倫一直使用線上約會網站尋找合適自己的約會物件。儘管約會網站會推薦不同的人選,但她並不是喜歡每一個人。經過一番總結,她發現曾交往過三種型別的人:
(1)不喜歡的人;
(2)魅力一般的人;
(3)極具魅力的人;
儘管發現了上述規律,但海倫依然無法將約會網站推薦的匹配物件歸入恰當的分類,她覺得可以在週一到週五約會那些魅力一般的人,而週末則更喜歡與那些極具魅力的人為伴。海倫希望我們的分類軟體可以更好地幫助她將匹配物件劃分到確切的分類中。此外,海倫還收集了一些約會網站未曾記錄的資料資訊,她認為這些資料更助於匹配物件的歸類。

二、案例分析

(1)收集資料:提供文字檔案;
(2)準備資料:使用Python解析文字檔案;
(3)分析資料:使用Matplotlib畫二維擴散圖;
(4)訓練演算法:此步驟不適用於K-近鄰演算法;
(5)測試演算法:使用海倫提供的部分資料作為測試樣本,
         測試樣本和非測試樣本的區別在於:測試樣本是已經完成分類的資料,如果預測分類與實際類別不同,則標記為一個錯誤。
(6)使用演算法:產生簡單的命令列程式,然後海倫可以輸入一些特徵資料以判斷對方是否為自己喜歡的型別。

三、準備資料:從文字檔案中解析資料

海倫收集約會資料已經有了一段時間,她把這些資料存放在文字檔案datingTestSet.txt中,每個樣本資料佔據一行,總共有1000行。海倫的樣本主要包括以下3種特徵:
1.每年獲得的飛行常客里程數;
2.玩視訊遊戲所耗時間百分比;
3.每週消費的冰淇淋公升數;
在將上述特徵資料輸入到分類器之前,必須將待處理資料的格式改變為分類器可以接受的格式。在kNN.py中建立名為file2matrix的函式,以此來處理輸入格式問題。該函式的輸入為文字檔名字串,輸出為訓練樣本矩陣和類標籤向量。
將下面的程式碼增加到kNN.py中:

四、分析資料:使用Matplotlib建立散點圖

首先我們使用Matplotlib製作原始資料的散點圖,在Python命令列環境中,輸入下列命令:
#!/usr/bin/python278
# _*_ coding: utf-8 _*_
import kNN
reload(kNN)
datingDataMat,datingLabels=kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt')
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
zhfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\ukai.ttc')
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
from numpy import *
ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2])
plt.xlabel(u'玩遊戲所耗時間百分比', fontproperties=zhfont)
plt.ylabel(u'每週消費的冰淇淋公升數', fontproperties=zhfont)
plt.show()

上圖是沒有樣本標籤的約會資料散點圖,難以辨識圖中的點究竟屬於哪個樣本分類,我們可以利用Matplotlib庫提供的scatter函式來用彩色標記散點圖上的點。重新輸入上面的程式碼,呼叫scatter函式:

#!/usr/bin/python278
# _*_ coding: utf-8 _*_
import kNN
reload(kNN)
datingDataMat,datingLabels=kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt')
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
zhfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\ukai.ttc')
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
from numpy import *
ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2],15.0*array(datingLabels),15.0*array(datingLabels))
plt.xlabel(u'玩遊戲所耗時間百分比', fontproperties=zhfont)
plt.ylabel(u'每週消費的冰淇淋公升數', fontproperties=zhfont)
plt.show()

上圖是帶有樣本分類標籤的約會資料散點圖,雖然能夠比較容易地區分資料點從屬類別,但依然很難根據這張圖得出結論資訊。
上圖使用了datingDataMat矩陣屬性列2和列3展示資料,雖然也可以區別,但下圖採用列1和列2的屬性值卻可以得到更好的效果:
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_
import kNN
reload(kNN)
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matrix, labels = kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt')
print matrix
print labels
zhfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\ukai.ttc')
plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=80)
axes = plt.subplot(111)
# 將三類資料分別取出來
# x軸代表飛行的里程數
# y軸代表玩視訊遊戲的百分比
type1_x = []
type1_y = []
type2_x = []
type2_y = []
type3_x = []
type3_y = []
print 'range(len(labels)):'
print range(len(labels))
for i in range(len(labels)):
if labels[i] == 1:  # 不喜歡
type1_x.append(matrix[i][0])
type1_y.append(matrix[i][1])
if labels[i] == 2:  # 魅力一般
type2_x.append(matrix[i][0])
type2_y.append(matrix[i][1])
if labels[i] == 3:  # 極具魅力
print i, ':', labels[i], ':', type(labels[i])
type3_x.append(matrix[i][0])
type3_y.append(matrix[i][1])
type1 = axes.scatter(type1_x, type1_y, s=20, c='red')
type2 = axes.scatter(type2_x, type2_y, s=40, c='green')
type3 = axes.scatter(type3_x, type3_y, s=50, c='blue')
# plt.scatter(matrix[:, 0], matrix[:, 1], s=20 * numpy.array(labels),
#             c=50 * numpy.array(labels), marker='o',
#             label='test')
plt.xlabel(u'每年獲取的飛行里程數', fontproperties=zhfont)
plt.ylabel(u'玩視訊遊戲所消耗的事件百分比', fontproperties=zhfont)
axes.legend((type1, type2, type3), (u'不喜歡', u'魅力一般', u'極具魅力'), loc=2, prop=zhfont)
plt.show()

圖中清晰的標識了三個不同的樣本分類區域,具有不同愛好的人其類別區域也不同,可以看出用圖中展示的“每年獲取飛行常客里程數”和“玩視訊遊戲所耗時間百分比”兩個特徵更容易區分資料點從屬的類別。

五、準備資料:歸一化數值

為了防止特徵值數量上的差異對預測結果的影響,比如計算距離時,量值較大的特徵值對結果影響較大,所以我們對資料所有的特徵值會進行歸一化到[0,1]的預處理。

def autoNorm(dataSet):
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
ranges = maxVals - minVals
normDataSet = zeros(shape(dataSet))
m = dataSet.shape[0]
normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))
normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1))   #element wise divide
return normDataSet, ranges, minVals

程式碼講解:函式autoNorm()中,每列的最小值放在變數minVals中,最大值放在maxVals中,其中dataSet.min(0)中的引數0使得函式可以從列中選取最小值,而不是選取當前行的最小值。因為特徵值矩陣dataSet是1000X3,而minVals和range都是1X3,所以需要利用tile()函式將minVals和range的內容複製成輸入矩陣同樣大小的矩陣。

>>> import kNN
>>> reload(kNN)
<module 'kNN' from 'kNN.pyc'>
>>> datingDataMat,datingLabels=kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt')
>>> normMat,ranges,minVals=kNN.autoNorm(datingDataMat)
>>> normMat
array([[ 0.44832535,  0.39805139,  0.56233353],
[ 0.15873259,  0.34195467,  0.98724416],
[ 0.28542943,  0.06892523,  0.47449629],
..., 
[ 0.29115949,  0.50910294,  0.51079493],
[ 0.52711097,  0.43665451,  0.4290048 ],
[ 0.47940793,  0.3768091 ,  0.78571804]])
>>> ranges
array([  9.12730000e 04,   2.09193490e 01,   1.69436100e 00])
>>> minVals
array([ 0.      ,  0.      ,  0.001156])

六、測試演算法

機器學習演算法中一個很重要的工作就是評估演算法的正確率,通常我們會將已有資料的90%作為訓練樣本來訓練分類器,而使用其餘10%的資料去測試分類器,檢測分類器的正確率。

1.分類器對約會網站的測試程式碼:
def datingClassTest():
hoRatio = 0.50      #hold out 10%
datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')       #load data setfrom file
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
m = normMat.shape[0]
numTestVecs = int(m*hoRatio)
errorCount = 0.0
for i in range(numTestVecs):
classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)
print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i])
if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount  = 1.0
print "the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs))
print errorCount

>>> kNN.datingClassTest()
the classifier came back with: 3, the real answer is: 3
the classifier came back with: 2, the real answer is: 2
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 3, the real answer is: 3
the classifier came back with: 3, the real answer is: 3
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 3, the real answer is: 3
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1

.

.
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 3, the real answer is: 3
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 2, the real answer is: 1
the classifier came back with: 2, the real answer is: 2
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 2, the real answer is: 2
the total error rate is: 0.064000

七、使用演算法

輸入某人資訊,預測出海倫對對方喜歡程度:

def classifyPerson():
resultList=['not at all','in small doses','in large doses']
percentTats=float(raw_input("percentage of time spent playing video games?"))
ffMiles=float(raw_input("frequent flier miles earned per year?"))
iceCream=float(raw_input("liters of ice cream consumed per year?"))
datingDataMat,datingLabels=file2matrix('datingTestSet2.txt')
normMat,ranges,minVals=autoNorm(datingDataMat)
inArr=array([ffMiles,percentTats,iceCream])
classifierResult=classify0((inArr-minVals)/ranges,normMat,datingLabels,3)
print "You will probably like this person:",resultList[classifierResult-1]

程式碼講解:Python中的raw_input()允許使用者輸入文字行命令並返回使用者所輸入的命令

>>> import kNN
>>> reload(kNN)
<module 'kNN' from 'kNN.py'>
>>> kNN.classifyPerson()
percentage of time spent playing video games?10
frequent flier miles earned per year?10000
liters of ice cream consumed per year?0.5
You will probably like this person: in small doses

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