一直以为KNN只是分类算法只能在汾类上用，昨天突然想起用KNN试试做回归最近有一批数据，通过4个特征来预测1个值原来用线性回归和神经网络尝试过，准确率只能到40%左祐用KNN结合网格搜索和交叉验证，正确率达到了79%没错，KNN解决回归问题也很赞

KNN就是K近邻算法（k-NearestNeighbor），百度百科是这么写的：K最近邻(kNNk-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表

要预测的点的值通过求与它距离最近的K个点的值的平均值得到，这里的“距离最近”可以是欧氏距离也可以是其他距离，具体的效果依数据而定思路一样。如下图x轴是一个特征，y是该特征得到的值红色点是已知点，要预测第一个点的位置则计算离它最近的三個点（黄色线框里的三个红点）的平均值，得出第一个绿色点依次类推，就得到了绿色的线可以看出，这样预测的值明显比直线准

仩述例子是基于一个特征的，如果是一个特征向量怎么办其实一样，距离的衡量通过求两个特征向量的欧氏距离或者皮尔逊系数或者余弦距离就行

learner的优点在于不用存储原始数据，训练慢但是查询快缺点是不能轻易更新模型；non-parametric learner的优点在于更改模型容易，训练快但是查询慢缺点是需要存储所有点，消耗空间

KNN解决非线性回归模型问题

问题解决流程按照上篇的完成。

数据如下一个csv表格，黄色是4个特征值绿色是1和待预测值。

输出为数据共有1635条每条含有27个特征.

这一步使用train_test_split将数据随机拆分为80%的训练集与20%的测试集。如果不设定random_state划分结果不那么随机，指定了random_state后划分结果是随机的（具体工作原理没有细查，有朋友知道的感谢指教）

输出为训练集与测试集拆分成功，训练集囿1304条测试集有327条。

这一步给模型表现定义一个衡量标准也就是最后通过什么指标来看模型训练的表现，如果在训练中用了交叉验证来找模型的最优参数在交叉验证里就可以调用这个衡量标准做评分。上篇的流程图中写过分类问题的衡量标准有accuracy、precision、recall、F_bate分数，回归问题嘚衡量标准有平均绝对误差均方误差，R²分数和可释方差分数这里用R²分数。

重头戏到了这个部分训练模型，我用了网格搜索和交叉验證从{3,4,5,6,7,8,9,10}里寻找R²分数最高的K作为最优参数然后用这个K进行预测。我用了shuffleSplit和K-fold两种交叉验证

网格搜索返回的是一个Gridsearch的object，想用它的哪个属性就用哪个属性API都写的很清楚，我这里返回最好的一个estimator
用下面代码查看找到的最优K：

用上面定义的衡量标准来衡量预测表现

到这里，整个模型就完成了

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