机器学习第五天---k-近邻算法
k-近邻算法
需要做标准化。
k-近邻算法思想
有个人来了放在某一个位置上，但是不知道处于哪个区，有微信，将那昌平，朝阳，石景山三个人拉进群里，你们几个发一下距离我的距离定位，这样5个人处于的区以及位置都告诉了这个人，老王获得后，就可以知道自己所在区了，因为每个人到老王有个距离，我可以定位找到这个距离。即既然不知道我处于哪，但是可以找到离我最近的那个人，若小明距离老王近，且小明在朝阳区，那老王也在朝阳区了，即老王可以通过这些条件特征找到自己的目标值。
案例预测入住位置
每个位置有对应的定位，坐标，有定位的准确性。可以为这个人推荐一下附近要入住哪个酒店，可以根据这个人与入住的位置进行比较，比较距离然后推荐一个地方入住即可。
必须处理目标值，否则准确率上升不去，因为目标数据太多了。入住位置太多，所以将入住人数少的酒店直接去除掉。
fit是输入数据进去训练模型得到参数的一个方法，predict是预测数据的方法,SCORE方法直接得出准确率。