Thuật toán K-láng giềng gần nhất [KNN] là một loại thuật toán học máy có giám sát được sử dụng để phân loại, hồi quy cũng như phát hiện ngoại lệ. Nó cực kỳ dễ thực hiện ở dạng cơ bản nhất nhưng có thể thực hiện các tác vụ khá phức tạp. Đó là một thuật toán lười học vì nó không có giai đoạn đào tạo chuyên biệt. Thay vào đó, nó sử dụng tất cả dữ liệu để đào tạo trong khi phân loại [hoặc hồi quy] một điểm dữ liệu hoặc phiên bản mới
KNN là một thuật toán học phi tham số, có nghĩa là nó không thừa nhận bất cứ điều gì về dữ liệu cơ bản. Đây là một tính năng cực kỳ hữu ích vì hầu hết dữ liệu trong thế giới thực không thực sự tuân theo bất kỳ giả định lý thuyết nào. g. khả năng phân tách tuyến tính, phân phối đồng đều, v.v.
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem cách triển khai KNN với thư viện Scikit-Learn của Python. Trước đó, trước tiên chúng ta sẽ khám phá cách chúng ta có thể sử dụng KNN và giải thích lý thuyết đằng sau nó. Sau đó, chúng ta sẽ xem xét bộ dữ liệu Nhà ở California mà chúng ta sẽ sử dụng để minh họa thuật toán KNN và một số biến thể của nó. Trước hết, chúng ta sẽ xem cách triển khai thuật toán KNN cho hồi quy, tiếp theo là triển khai phân loại KNN và phát hiện ngoại lệ. Cuối cùng, chúng ta sẽ kết luận với một số ưu và nhược điểm của thuật toán
Khi nào bạn nên sử dụng KNN?
Giả sử bạn muốn thuê một căn hộ và gần đây phát hiện ra hàng xóm của bạn mình có thể cho thuê căn hộ của cô ấy sau 2 tuần. Vì căn hộ chưa có trên trang web cho thuê nên bạn có thể thử ước tính giá trị cho thuê của nó như thế nào?
Giả sử bạn của bạn trả 1.200 đô la tiền thuê nhà. Giá thuê của bạn có thể vào khoảng con số đó, nhưng các căn hộ không hoàn toàn giống nhau [hướng, diện tích, chất lượng nội thất, v.v. ], vì vậy, sẽ rất tuyệt nếu có thêm dữ liệu về các căn hộ khác
Bằng cách hỏi những người hàng xóm khác và xem các căn hộ từ cùng một tòa nhà được liệt kê trên trang web cho thuê, giá thuê ba căn hộ lân cận gần nhất là 1.200 đô la, 1.210 đô la, 1.210 đô la và 1.215 đô la. Những căn hộ đó ở cùng dãy nhà và tầng với căn hộ của bạn bạn
Các căn hộ khác, xa hơn, trên cùng một tầng nhưng ở khác dãy nhà có giá thuê là $1.400, $1.430, $1.500 và $1.470. Có vẻ như chúng đắt hơn do có nhiều ánh sáng mặt trời hơn vào buổi tối
Xem xét mức độ gần gũi của căn hộ, có vẻ như tiền thuê ước tính của bạn sẽ vào khoảng $1,210. Đó là ý tưởng chung về thuật toán K-Láng giềng gần nhất [KNN] thực hiện. Nó phân loại hoặc hồi quy dữ liệu mới dựa trên mức độ gần gũi của nó với dữ liệu hiện có
Dịch ví dụ thành lý thuyết
Khi giá trị ước tính là một số liên tục, chẳng hạn như giá trị tiền thuê, KNN được sử dụng để hồi quy. Nhưng chúng ta cũng có thể chia căn hộ thành các loại dựa trên giá thuê tối thiểu và tối đa chẳng hạn. Khi giá trị rời rạc, biến nó thành một danh mục, KNN được sử dụng để phân loại
Ngoài ra còn có khả năng ước tính xem những người hàng xóm nào quá khác biệt với những người khác đến mức họ có thể sẽ ngừng trả tiền thuê nhà. Điều này giống như việc phát hiện điểm dữ liệu nào ở quá xa mà chúng không phù hợp với bất kỳ giá trị hoặc danh mục nào, khi điều đó xảy ra, KNN được sử dụng để phát hiện ngoại lệ
Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi cũng đã biết giá thuê của từng căn hộ, điều đó có nghĩa là dữ liệu của chúng tôi đã được gắn nhãn. KNN sử dụng dữ liệu được gắn nhãn trước đó, làm cho nó trở thành thuật toán học có giám sát
KNN cực kỳ dễ triển khai ở dạng cơ bản nhất nhưng vẫn thực hiện các nhiệm vụ phân loại, hồi quy hoặc phát hiện ngoại lệ khá phức tạp
Mỗi khi có một điểm mới được thêm vào dữ liệu, KNN chỉ sử dụng một phần dữ liệu để quyết định giá trị [hồi quy] hoặc loại [phân loại] của điểm được thêm đó. Vì nó không phải xem xét lại tất cả các điểm, điều này làm cho nó trở thành một thuật toán lười học
KNN cũng không giả định bất cứ điều gì về các đặc điểm dữ liệu cơ bản, nó không mong muốn dữ liệu phù hợp với một số loại phân phối, chẳng hạn như đồng nhất hoặc có thể phân tách tuyến tính. Điều này có nghĩa nó là một thuật toán học phi tham số. Đây là một tính năng cực kỳ hữu ích vì hầu hết dữ liệu trong thế giới thực không thực sự tuân theo bất kỳ giả định lý thuyết nào
Hình dung các cách sử dụng khác nhau của KNN
Như đã chỉ ra, trực giác đằng sau thuật toán KNN là một trong những thuật toán học máy được giám sát trực tiếp nhất. Đầu tiên, thuật toán tính toán khoảng cách của một điểm dữ liệu mới tới tất cả các điểm dữ liệu huấn luyện khác
Ghi chú. Khoảng cách có thể được đo theo nhiều cách khác nhau. Bạn có thể sử dụng công thức Minkowski, Euclidean, Manhattan, Mahalanobis hoặc Hamming để đặt tên cho một số chỉ số. Với dữ liệu chiều cao, đôi khi khoảng cách Euclide bắt đầu thất bại [số chiều cao là. lạ] và khoảng cách Manhattan được sử dụng thay thế
Sau khi tính toán khoảng cách, KNN chọn một số điểm dữ liệu gần nhất - 2, 3, 10 hoặc thực sự là bất kỳ số nguyên nào. Số điểm này [2, 3, 10, v.v. ] là K trong K-Hàng xóm gần nhất
Ở bước cuối cùng, nếu là tác vụ hồi quy, KNN sẽ tính tổng trọng số trung bình của K-điểm gần nhất cho dự đoán. Nếu đó là một nhiệm vụ phân loại, điểm dữ liệu mới sẽ được gán cho lớp mà phần lớn K-điểm gần nhất được chọn thuộc về.
Hãy hình dung thuật toán đang hoạt động với sự trợ giúp của một ví dụ đơn giản. Xem xét một tập dữ liệu có hai biến và K là 3
Khi thực hiện hồi quy, nhiệm vụ là tìm giá trị của một điểm dữ liệu mới, dựa trên trung bình cộng trọng số của 3 điểm gần nhất
KNN với
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Thuật toán KNN sẽ bắt đầu bằng cách tính khoảng cách của điểm mới từ tất cả các điểm. Sau đó, nó tìm 3 điểm có khoảng cách nhỏ nhất đến điểm mới. Điều này được thể hiện trong hình thứ hai ở trên, trong đó ba điểm gần nhất,
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
from sklearn.model_selection import train_test_split
SEED = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
Và khi thực hiện phân loại, nhiệm vụ của KNN là phân loại một điểm dữ liệu mới, thành lớp
from sklearn.model_selection import train_test_split
SEED = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
from sklearn.model_selection import train_test_split
SEED = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
KNN với
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Thuật toán KNN sẽ bắt đầu theo cách tương tự như trước đây, bằng cách tính khoảng cách của điểm mới từ tất cả các điểm, tìm 3 điểm gần nhất có khoảng cách nhỏ nhất đến điểm mới và sau đó, thay vì tính một số, nó sẽ gán . Do đó, điểm dữ liệu mới sẽ được phân loại là
from sklearn.model_selection import train_test_split
SEED = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
Quá trình phát hiện ngoại lệ khác với cả hai bên trên, chúng ta sẽ nói nhiều hơn về nó khi triển khai nó sau khi triển khai hồi quy và phân loại
Ghi chú. Mã được cung cấp trong hướng dẫn này đã được thực thi và thử nghiệm với sổ ghi chép Jupyter sau
Bộ dữ liệu nhà ở California Scikit-Learn
Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu nhà ở California để minh họa cách thức hoạt động của thuật toán KNN. Bộ dữ liệu được lấy từ 1990 U. S. điều tra dân số. Một hàng của tập dữ liệu đại diện cho điều tra dân số của một nhóm khối
Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về Bộ dữ liệu nhà ở California, để bạn có thể hiểu trực quan về dữ liệu mà chúng ta sẽ làm việc với. Điều rất quan trọng là phải biết dữ liệu của bạn trước khi bạn bắt đầu làm việc với nó
Nhóm khối là đơn vị địa lý nhỏ nhất mà U. S. Cục điều tra dân số công bố dữ liệu mẫu. Bên cạnh nhóm khối, một thuật ngữ khác được sử dụng là hộ gia đình, hộ gia đình là một nhóm người cư trú trong một nhà
Bộ dữ liệu bao gồm chín thuộc tính
8 - thu nhập trung bình trong nhóm khốifrom sklearn.model_selection import train_test_split SEED = 42 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
9 - tuổi nhà trung bình trong một nhóm khốifrom sklearn.model_selection import train_test_split SEED = 42 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
40 - số phòng trung bình [được cung cấp cho mỗi hộ gia đình]count mean std min 25% 50% 75% max MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100 HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000 AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091 AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667 Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000 AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333 Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000 Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
41 - số phòng ngủ trung bình [được cung cấp cho mỗi hộ gia đình]count mean std min 25% 50% 75% max MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100 HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000 AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091 AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667 Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000 AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333 Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000 Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
42 - dân số nhóm khốicount mean std min 25% 50% 75% max MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100 HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000 AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091 AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667 Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000 AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333 Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000 Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
43 - số thành viên trung bình của hộ gia đìnhcount mean std min 25% 50% 75% max MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100 HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000 AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091 AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667 Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000 AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333 Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000 Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
44 - vĩ độ nhóm khốicount mean std min 25% 50% 75% max MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100 HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000 AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091 AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667 Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000 AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333 Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000 Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
45 - kinh độ nhóm khốicount mean std min 25% 50% 75% max MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100 HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000 AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091 AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667 Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000 AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333 Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000 Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
46 - giá trị nhà trung bình cho các quận của California [hàng trăm nghìn đô la]count mean std min 25% 50% 75% max MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100 HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000 AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091 AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667 Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000 AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333 Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000 Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Bộ dữ liệu đã là một phần của thư viện Scikit-Learn, chúng tôi chỉ cần nhập và tải nó dưới dạng khung dữ liệu
Nhập dữ liệu trực tiếp từ Scikit-Learn, không chỉ nhập các cột và số và bao gồm mô tả dữ liệu dưới dạng đối tượng
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Hãy nhập Pandas và xem qua một vài hàng dữ liệu đầu tiên
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Thực thi mã sẽ hiển thị năm hàng đầu tiên của tập dữ liệu của chúng tôi
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng
from sklearn.model_selection import train_test_split
SEED = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
from sklearn.model_selection import train_test_split
SEED = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Bây giờ chúng ta hãy bắt đầu triển khai thuật toán KNN cho hồi quy
Hồi quy với K-Hàng xóm gần nhất với Scikit-Learn
Cho đến nay, chúng tôi đã biết tập dữ liệu của mình và bây giờ có thể tiến hành các bước khác trong thuật toán KNN
Dữ liệu tiền xử lý cho hồi quy KNN
Tiền xử lý là nơi xuất hiện sự khác biệt đầu tiên giữa các nhiệm vụ hồi quy và phân loại. Vì phần này là tất cả về hồi quy, nên chúng tôi sẽ chuẩn bị tập dữ liệu của mình cho phù hợp
Đối với hồi quy, chúng ta cần dự đoán một giá trị nhà trung bình khác. Để làm như vậy, chúng tôi sẽ gán
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Bằng cách xem xét các mô tả biến của chúng tôi, chúng tôi có thể thấy rằng chúng tôi có sự khác biệt trong các phép đo. Để tránh phải đoán, hãy sử dụng phương pháp
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Kết quả này trong
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Ở đây, chúng ta có thể thấy rằng giá trị
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
from sklearn.model_selection import train_test_split
SEED = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
from sklearn.model_selection import train_test_split
SEED = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
from sklearn.model_selection import train_test_split
SEED = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
from sklearn.model_selection import train_test_split
SEED = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
from sklearn.model_selection import train_test_split
SEED = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Chúng tôi đang sử dụng một thuật toán dựa trên khoảng cách và các thuật toán dựa trên khoảng cách chịu ảnh hưởng rất lớn từ dữ liệu không cùng tỷ lệ, chẳng hạn như dữ liệu này. Thang điểm có thể [và trên thực tế, hầu như luôn luôn như vậy] làm sai lệch khoảng cách thực giữa các giá trị
Để thực hiện Chia tỷ lệ tính năng, chúng tôi sẽ sử dụng lớp
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Tách dữ liệu thành các tập huấn luyện và kiểm tra
Để có thể mở rộng quy mô dữ liệu của chúng tôi mà không bị rò rỉ, cũng như để đánh giá kết quả của chúng tôi và để tránh khớp quá mức, chúng tôi sẽ chia tập dữ liệu của mình thành các phần tách đào tạo và thử nghiệm
Một cách đơn giản để tạo các phân tách đào tạo và thử nghiệm là phương pháp
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
from sklearn.model_selection import train_test_split
SEED = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split[X, y, test_size=0.25, random_state=SEED]
Đoạn mã này lấy mẫu 75% dữ liệu để đào tạo và 25% dữ liệu để kiểm tra. Bằng cách thay đổi
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Bằng cách sử dụng 75% dữ liệu để huấn luyện và 25% để kiểm tra, trong số 20640 bản ghi, tập huấn luyện chứa 15480 và tập kiểm tra chứa 5160. Chúng tôi có thể kiểm tra những con số đó một cách nhanh chóng bằng cách in độ dài của tập dữ liệu đầy đủ và dữ liệu được phân tách
Tuyệt quá. Giờ đây, chúng tôi có thể điều chỉnh bộ chia tỷ lệ dữ liệu trên bộ
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Mở rộng tính năng cho hồi quy KNN
Bằng cách nhập
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Ghi chú. Vì đôi khi bạn sẽ gọi
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Bây giờ dữ liệu của chúng tôi được thu nhỏ. Bộ chia tỷ lệ chỉ duy trì các điểm dữ liệu chứ không phải tên cột khi được áp dụng trên
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Điều này sẽ cho chúng ta
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Quan sát cách tất cả các độ lệch chuẩn hiện nay là
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Đào tạo và dự đoán hồi quy KNN
API ổn định và trực quan của Scikit-Learn làm cho các trình hồi quy và phân loại đào tạo trở nên rất đơn giản. Hãy nhập lớp
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Trong đoạn mã trên,
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Bước cuối cùng là đưa ra dự đoán về dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi. Để làm như vậy, hãy thực thi đoạn script sau
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Bây giờ chúng ta có thể đánh giá mức độ mô hình của chúng ta khái quát hóa dữ liệu mới mà chúng ta có nhãn [sự thật cơ bản] cho - tập kiểm tra
Đánh giá thuật toán hồi quy KNN
Các số liệu hồi quy được sử dụng phổ biến nhất để đánh giá thuật toán là lỗi tuyệt đối trung bình [MAE], lỗi bình phương trung bình [MSE], lỗi bình phương trung bình gốc [RMSE] và hệ số xác định [R2]
- Lỗi tuyệt đối trung bình [MAE]. Khi chúng tôi trừ các giá trị dự đoán khỏi các giá trị thực tế, lấy các lỗi, tính tổng các giá trị tuyệt đối của các lỗi đó và lấy giá trị trung bình của chúng. Số liệu này đưa ra khái niệm về sai số chung cho từng dự đoán của mô hình, càng nhỏ [gần 0] càng tốt
$$
mae = [\frac{1}{n}]\sum_{i=1}^{n}\left. Thực tế - Dự đoán \right.
$$
Ghi chú. Bạn cũng có thể gặp ký hiệu
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
- Lỗi bình phương trung bình [MSE]. Nó tương tự như số liệu MAE, nhưng nó bình phương các giá trị tuyệt đối của các lỗi. Ngoài ra, như với MAE, càng nhỏ hoặc càng gần 0 thì càng tốt. Giá trị MSE được bình phương để làm cho các lỗi lớn thậm chí còn lớn hơn. Một điều cần hết sức chú ý, đó là nó thường là một số liệu khó diễn giải do kích thước của các giá trị của nó và thực tế là chúng không ở cùng tỷ lệ với dữ liệu
$$
mse = \sum_{i=1}^{D}[Thực tế - Dự đoán]^2
$$
- Lỗi bình phương trung bình gốc [RMSE]. Cố gắng giải quyết vấn đề diễn giải được nêu ra với MSE bằng cách lấy căn bậc hai của giá trị cuối cùng của nó, để thu nhỏ nó trở lại cùng đơn vị dữ liệu. Sẽ dễ hiểu hơn và tốt hơn khi chúng ta cần hiển thị hoặc hiển thị giá trị thực của dữ liệu có lỗi. Nó cho biết mức độ dữ liệu có thể thay đổi, vì vậy, nếu chúng tôi có RMSE là 4. 35, mô hình của chúng tôi có thể mắc lỗi vì nó đã thêm 4. 35 đến giá trị thực tế, hoặc cần thiết 4. 35 để có được giá trị thực tế. Càng gần 0 càng tốt
$$
rmse = \sqrt{ \sum_{i=1}^{D}[Thực tế - Dự đoán]^2}
$
Các phương pháp
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Đầu ra của tập lệnh trên trông như thế này
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
R2 có thể được tính trực tiếp bằng phương pháp
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
đầu ra nào
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Kết quả cho thấy rằng lỗi tổng thể và lỗi trung bình của thuật toán KNN của chúng tôi nằm trong khoảng
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Hãy kiểm tra xem giá trông như thế nào
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Giá trị trung bình là _______2426 và độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình là _______2427 vì vậy điểm của chúng tôi là ~
count mean std min 25% 50% 75% max
MedInc 20640.0 3.870671 1.899822 0.499900 2.563400 3.534800 4.743250 15.000100
HouseAge 20640.0 28.639486 12.585558 1.000000 18.000000 29.000000 37.000000 52.000000
AveRooms 20640.0 5.429000 2.474173 0.846154 4.440716 5.229129 6.052381 141.909091
AveBedrms 20640.0 1.096675 0.473911 0.333333 1.006079 1.048780 1.099526 34.066667
Population 20640.0 1425.476744 1132.462122 3.000000 787.000000 1166.000000 1725.000000 35682.000000
AveOccup 20640.0 3.070655 10.386050 0.692308 2.429741 2.818116 3.282261 1243.333333
Latitude 20640.0 35.631861 2.135952 32.540000 33.930000 34.260000 37.710000 41.950000
Longitude 20640.0 -119.569704 2.003532 -124.350000 -121.800000 -118.490000 -118.010000 -114.310000
Với R2, ta càng gần 1 [hoặc 100] càng tốt. R2 cho biết mức độ thay đổi trong dữ liệu hoặc phương sai dữ liệu đang được KNN hiểu hoặc giải thích
$$
R^2 = 1 - \frac{\sum[Thực tế - Dự đoán]^2}{\sum[Thực tế - Thực tế \ Trung bình]^2}