手写 kNN模型分类准确度。

摘要：手写 kNN 模型分类准确度，理解 Sklearn 的 model.score 和 accuracy_score 函数。

上一篇文章我们手写了划分数据集的函数，把 178 个葡萄酒数据集划分成了 124 个训练样本和 54 个测试样本。

数据准备好之后，我们下面就使用 kNN 模型来训练这份数据集，最后通过模型得分来评价分类效果。

调用 Sklearn 中的模型得分库

先来调用 Skearn 中的 kNN 模型计算模型得分：

只需要几行代码， Sklearn 就训练好了 kNN模型，并且给出了 0.76 的模型得分。也就是说这个 kNN 模型在 54 个红酒样本测试集上，正确分类出了 76% 的样本，剩下 24% 则预测错了，结果不坏但也算不上好。可以进一步优化模型，之后的文章我们再讲。

现在我们想搞明白 Sklearn 如何计算模型得分的。

上面 Sklearn 使用了两种方法计算模型得分，一种是调用包，即：

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy_score 函数利用 y_test 和 y_predict 计算出得分，这种方法需要先计算出 y_predict。而有些时候我们并不需要知道 y_predict ，而只关心模型最终的得分，那么可以跳过 predict 直接计算得分么，答案是可以的，就是第二种方法。

一行代码就能计算出来，更为简洁：1kNN_clf.score(X_test,y_test)

这行代码直接利用 X_test 和 y_test 就计算出得分，和第一种方法结果一样。

下面，我们就来深入了解一下 Sklearn 是如何计算模型得分的，仍然选择手写实现。

手写分类准确度算法

这里为了多加练习，不使用 Sklearn 的 kNN 模型而使用之前手写的，调用 kNN_sklearn.py 中的 kNNCliassifier 类即可。

先用 X_train 和 y_train 进行 fit 拟合，之后用 X_test predict 预测出新的标签值 y_predict。

计算模型得分很简单，使用 np.sum 函数统计 y_predict 和 y_test 值相同的样本数再除以总测试样本数即可。

模型得 0.74 分，和刚才 Sklearn 计算出的 0.76 略有出入，是因为 Sklearn 的使用的算法和我们写的不同更加复杂。

下面，我们把计算得分的函数封装起来，像 Sklearn 中的 accuracy_score 函数一样进行调用。

新建一个名为 metrics_score.py 程序保存在 train_test 文件夹下：

文件目录层级如下：1

2

3

4

5

6

7kNN/

train_test_split.ipynb

train_test/

__init__.py

model_selection.py

kNN_sklearn.py

metrics_score.py

metrics_score.py 文件如下：1

2

3

4import numpy as np

def (y_test, y_predict):

assert y_test.shape[0] == y_predict.shape[0], "预测的y值和测试集的y值行数要一样"

return sum(y_test == y_predict) / len(y_predict)

调用该函数就可以得到一样的结果：1

2

3

4from train_test.metrics_score import accuracy_score

accuracy_score(y_test,y_predict)

[out]：0.7407407407407407

Sklearn 的第二种方法是直接调用 model.score 方法得到模型分数，我们仍然可以尝试做到。

打开之前手写的 kNN_sklearn.py 程序，添加一个 score 函数即可：1

2

3

4from .metrics_score import accuracy_score

def score(self,X_test,y_test):

y_predict = self.predict(X_test)

return accuracy_score(y_test,y_predict)

这个函数通过调用自身的 predict 函数计算出 y_predict ，传入上面的 accuracy_score 函数中得到模型得分，然后调用 model 即可计算出：1kNN_clf.score(X_test,y_test)

三种方法得到的结果是一样的，对 Sklearn 的 model.score 和 accuracy_score 两个计算模型得分的函数理解会更深刻。

通过昨天和今天的两篇文章，我们初步学会了用 kNN 算法去解决葡萄酒分类问题并且计算出模型得分，对模型好坏有了大致判断。下一篇文章我们以两个常见的数据集鸢尾花和手写数字识别为例，完整地走一遍 kNN算法。

本文的 jupyter notebook 代码，可以在我公众号：「高级农民工」后台回复「kNN4」得到，加油！