Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'implémentation des kplus proches voisins (kNN) en Python est relativement simple grâce à des bibliothèques comme scikitlearn
. La méthode kNN est non paramétrique, ce qui signifie qu'elle ne fait aucune hypothèse préalable sur la distribution des données. Voici un exemple d'implémentation pratique pour une meilleure compréhension.
Pour commencer, nous devons installer scikitlearn
si ce n'est pas déjà fait. Voici comment l'installer via pip :
python
pip install scikitlearn
Utilisons un jeu de données classique comme l'Iris dataset. Ce jeu de données consiste en trois classes de fleurs iris avec quatre caractéristiques chacune.
```python from sklearn.datasets import loadiris from sklearn.modelselection import traintestsplit
iris = loadiris() X = iris.data y = iris.target
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.3, randomstate=42) ```
Maintenant, nous allons créer une instance du modèle kNN et l'entraîner avec les données d'entraînement.
```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(nneighbors=3)
knn.fit(Xtrain, ytrain) ```
Après avoir entraîné le modèle, utilisonsle pour prédire les classes des échantillons de l'ensemble de test, puis évaluonsle en termes de précision.
```python
ypred = knn.predict(Xtest)
from sklearn.metrics import accuracyscore print(f"Précision du modèle : {accuracyscore(ytest, ypred)}") ```
La technique des kPlus Proches Voisins est utilisée dans diverses applications pratiques :
Le kNN est un algorithme puissant et simple à implémenter pour les tâches de classification et de régression. Cependant, il est crucial de bien choisir le paramètre k
et de normaliser les données pour obtenir de bons résultats. Il est également important de noter que les kNN peuvent être coûteux en termes de calcul pour de grands ensembles de données car ils nécessitent de calculer la distance entre chaque point.