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✅ 今日目标

• 理解 KNN 的原理与“以邻为近”的思想
• 掌握 K 值选择与模型效果的关系
• 学会使用 sklearn 训练 KNN 模型
• 实现 KNN 分类 + 模型评估 + 超参数调优

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📘 一、KNN 算法原理

KNN（K-Nearest Neighbors）核心思想：

给定一个待预测样本，找到训练集中“距离它最近”的 K 个样本，用这些样本的类别进行多数投票预测。

特点	描述
模型类型	懒惰学习（无显式训练过程）
距离度量	欧几里得距离（默认）或自定义
参数调优	K 值、距离函数、权重方式
适用场景	数据量不大，维度不高，需快速建模时

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🧪 二、KNN 分类流程（代码实践）

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 生成数据
X = [[1], [2], [3], [10], [11], [12]]
y = [0, 0, 0, 1, 1, 1]# 训练测试划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33)# 建模
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
print("准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))

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🧠 三、K 值选择对模型的影响

K 值	模型表现
K 太小	模型过拟合，受噪声影响大
K 太大	模型过于平滑，泛化能力下降
一般建议	使用奇数，避免投票平局；通过交叉验证选择最佳 K

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🔧 四、模型调参建议（使用 GridSearchCV）

from sklearn.model_selection import GridSearchCVparam_grid = {'n_neighbors': list(range(1, 11))}
grid_search = GridSearchCV(KNeighborsClassifier(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)print("最优K值：", grid_search.best_params_)
print("最佳准确率：", grid_search.best_score_)

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🧾 今日总结

技能	工具
快速建模	KNeighborsClassifier
评估效果	accuracy_score()
参数调优	GridSearchCV()
可视化分类边界	使用 matplotlib 或 seaborn

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🧪 建议练习脚本

• 使用 sklearn 中的 KNN 模型实现学生是否及格分类

• 尝试多种 K 值进行训练，并绘制准确率变化图

• 使用 GridSearchCV 找出最优 K

• 可视化分类边界（二维特征时）

  # KNN 分类实战演示：学生是否及格预测from sklearn.datasets import make_classification
  from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
  from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
  from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
  import matplotlib.pyplot as plt
  import pandas as pd
  import numpy as npplt.rcParams['font.family'] = 'Arial Unicode MS'  # Mac 用户可用
  plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
  # 1. 模拟学生成绩数据（两个特征：成绩 + 性别）
  np.random.seed(42)
  size = 100
  scores = np.random.randint(40, 100, size)
  genders = np.random.choice([0, 1], size=size)  # 0=女, 1=男
  pass_label = (scores >= 60).astype(int)X = np.column_stack(((scores - scores.mean()) / scores.std(), genders))  # 标准化+性别
  y = pass_label# 2. 拆分训练集与测试集
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 3. 不同 K 值准确率比较
  acc_list = []
  k_values = range(1, 16)for k in k_values:model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)acc = accuracy_score(y_test, y_pred)acc_list.append(acc)# 4. 可视化不同 K 值的准确率
  plt.plot(k_values, acc_list, marker='o', linestyle='--')
  plt.title("不同 K 值下的准确率")
  plt.xlabel("K 值")
  plt.ylabel("准确率")
  plt.xticks(k_values)
  plt.grid(True)
  plt.tight_layout()
  plt.show()# 5. 使用 GridSearchCV 找最佳 K
  param_grid = {'n_neighbors': list(range(1, 16))}
  grid_search = GridSearchCV(KNeighborsClassifier(), param_grid, cv=5)
  grid_search.fit(X_train, y_train)print("✅ 最佳 K 值：", grid_search.best_params_)
  print("📋 最佳交叉验证准确率：", grid_search.best_score_)# 6. 在测试集上评估
  best_model = grid_search.best_estimator_
  y_pred = best_model.predict(X_test)print("\\n=== 最终模型评估（测试集） ===")
  print("准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))
  print(classification_report(y_test, y_pred))
  

  运行输出：

  

  ✅ 最佳 K 值： {'n_neighbors': 1}
  📋 最佳交叉验证准确率： 0.9875
  \n=== 最终模型评估（测试集） ===
  准确率： 0.95precision    recall  f1-score   support0       0.88      1.00      0.93         71       1.00      0.92      0.96        13accuracy                           0.95        20macro avg       0.94      0.96      0.95        20
  weighted avg       0.96      0.95      0.95        20