Sheppard 的片刻修正 | 机器学习

Sheppard 的片刻修正是一个常用于机器学习中的算法，它的主要作用是用来对数据进行分类。

算法原理

Sheppard 的片刻修正算法是一种基于距离度量的分类算法，最常用的距离度量是欧氏距离。它的基本思想是：将样本分配给距离最近的类，并结合它们的相似性来预测新数据点的类别。

算法实现

以下是使用 Python 实现 Sheppard 的片刻修正算法的示例代码：

import numpy as np

def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1-x2)**2))

class Sheppard:
    def __init__(self, k=1):
        self.k = k
    
    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y
    
    def predict(self, X):
        predicted_labels = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(predicted_labels)
    
    def _predict(self, x):
        # compute distances
        distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        # get k nearest samples, labels
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        # majority vote, most common label
        most_common_label = max(set(k_nearest_labels), key=k_nearest_labels.count)
        return most_common_label

示例

可以使用以下代码来进行示例测试：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# load iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# split data into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1234)

# train model with k=3
model = Sheppard(k=3)
model.fit(X_train, y_train)

# predict labels for test set
y_pred = model.predict(X_test)

# evaluate accuracy
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

结果分析

通过运行上述示例代码，可以得到模型在测试集上的准确率。通过调整 k 值的大小，可以进一步优化模型的表现。需要注意的是，当 k=1 时，该算法的分类效果与最近邻算法相同。当 k 值很大时，算法的分类效果则会变得比较糟糕。