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K-近邻算法的K是指邻居的个数，「K值」不同，算法的「准确率」也不同，我们需要不断调整K值，以提高算法的准确率。在「调整」过程中，我们需要用到「交叉验证」。

1、交叉验证

交叉验证（Cross-Validation）是在机器学习建立模型和验证模型「参数」时常用的方法，用于「评估」机器模型的性能指标，从而进行「模型选择」。

交叉验证的「基本思想」是，把原始数据分组，一部分当做训练集，另一部分作为验证集，先用训练集对算法模型进行训练，再用验证集测试训练得到的算法模型。

比如，把数据分成四份，先用第一份数据当验证集，把后面三份的训练结果与第一份做验证；再用第二份数据当验证集，把其他三份数据的训练结果和第二份做验证；以此类推。。。

交叉验证常配合网格搜索一同使用。

2、网格搜索

网格搜索也叫超「参数搜索」，比如K-近邻算法的K值需要手动指定参数，这种参数就叫超参数。网格搜索通过预设几组超参数组合，每组超参数都用交叉验证进行评估，从而选出「最优」的参数组合来建立模型。

sklearn 模块 GridSearchCV 很好的实现了网格搜索，它可以自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优的结果和参数。

3、模型选择与调优API

sklearn.model_selection.GridSearchCV( estimator，param_grid，cv)

• estimator：需要使用的分类器
• param_grid：需要优化的参数，字典或列表格式{ "n_neighbors": [1, 3, 5] , }
• cv：交叉验证次数

返回值属性

• best_params_：（dict）最佳参数
• best_score_ ：（float）最佳结果
• best_estimator_：（estimator）最佳分类器
• cv_results_：（dict）交叉验证结果
• best_index_：（int）最佳参数的索引
• n_splits_：（int）交叉验证的次数

4、案例演示

接下来，我们使用 GridSearchCV 来选择 K-近邻算法的「最佳K值」

4.1、特征集获取划分

使用 sklearn 自带的的鸢尾花「数据集」，数据集划分为60%训练，40%测试。

from sklearn import datasets
from sklearn import model_selection

# 1、获取数据集
iris = datasets.load_iris()
# 2、划分数据集
# x_train：训练集特征，x_test：测试集特征，y_train：训练集目标，y_test：测试集目标
x_train, x_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
print('训练集特征：', len(x_train))
print('测试集特征：', len(x_test))
print('训练集目标：', len(y_train))
print('测试集特征：', len(y_test))

输出：

训练集特征： 112
测试集特征： 38
训练集目标： 112
测试集特征： 38

从输出结果可以看到，训练集和测试集的比例符合预期

4.2、特征标准化

接下来，对训练集特征和测试集特征进行「标准化」处理

from sklearn import datasets
from sklearn import model_selection
from sklearn import preprocessing

# 1、获取数据集
iris = datasets.load_iris()
# 2、划分数据集
# x_train：训练集特征，x_test：测试集特征，y_train：训练集目标，y_test：测试集目标
x_train, x_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
# 3、特征标准化
ss = preprocessing.StandardScaler()
x_train = ss.fit_transform(x_train)
x_test = ss.fit_transform(x_test)
print(x_train)

输出：

[[-0.18295405 -0.192639    0.25280554 -0.00578113]
 [-1.02176094  0.51091214 -1.32647368 -1.30075363]
 [-0.90193138  0.97994624 -1.32647368 -1.17125638]

从输出结果可以看到，特征已经标准化。

4.3、KNN算法处理

将训练特征集和测试特征集传给KNN，并查看「准确率」。

from sklearn import datasets
from sklearn import model_selection
from sklearn import preprocessing
from sklearn import neighbors

# 1、获取数据集
iris = datasets.load_iris()
# 2、划分数据集
# x_train：训练集特征，x_test：测试集特征，y_train：训练集目标，y_test：测试集目标
x_train, x_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
# 3、特征标准化
ss = preprocessing.StandardScaler()
x_train = ss.fit_transform(x_train)
x_test = ss.fit_transform(x_test)
# 4、KNN算法处理
knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
knn.fit(x_train, y_train)
print(knn.score(x_test, y_test))

输出：

0.8947368421052632

从输出结果可以看到，准确率是89%，一般般。

4.4、参数调优

将不同的K值封装成字典，传给 GridSearchCV，计算「最优」的参数。

from sklearn import datasets
from sklearn import model_selection
from sklearn import preprocessing
from sklearn import neighbors

# 1、获取数据集
iris = datasets.load_iris()
# 2、划分数据集
# x_train：训练集特征，x_test：测试集特征，y_train：训练集目标，y_test：测试集目标
x_train, x_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
# 3、特征标准化
ss = preprocessing.StandardScaler()
x_train = ss.fit_transform(x_train)
x_test = ss.fit_transform(x_test)
# 4、KNN算法处理
knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
# 5、参数调优
params = {"n_neighbors": [1, 3, 5, 7]}
knn = model_selection.GridSearchCV(knn, param_grid=params, cv=10)
knn.fit(x_train, y_train)
print('最优参数：', knn.best_params_)
print('最优准确率：', knn.best_score_)
print('最优分类器：', knn.best_estimator_)

输出：

最优参数： {'n_neighbors': 5}
最优准确率： 0.9727272727272729
最优分类器： KNeighborsClassifier()

从输出结果可以看到，最优的K值参数是5，准确率达到了97%