机器学习实验报告.doc

这篇机器学习实验报告详细介绍了如何运用k-近邻(k-Nearest Neighbors, KNN)算法和决策树算法。实验的目的是让学生理解这两种基础的监督学习算法，并掌握它们的实现步骤。实验主要在Python环境中进行，使用了常用的机器学习库如scikit-learn。 在k-近邻算法部分，实验首先导入了必要的数据集（iris数据集），并将其划分为训练集和测试集。数据预处理阶段进行了特征标准化，这是提高模型性能的关键步骤，因为它确保了所有特征在同一尺度上。接着，通过GridSearchCV进行模型选择和参数调优，这里调整的是KNN中的超参数"n_neighbors"，即选择邻居的数量。通过交叉验证（cv=10）找到最佳的n_neighbors值，以达到最优的预测性能。模型训练完成后，评估模型的准确率，展示了比较预测结果与实际结果以及直接计算准确率两种方法。报告了最佳参数、最佳得分、最佳估计器以及每次交叉验证的准确率结果。 KNN算法的核心思想是，未知类别的样本会根据其最近邻的类别进行分类，这里的最近邻通常通过欧几里得距离来衡量。K值的选择会影响模型的复杂度和泛化能力，较小的K值可能导致过拟合，较大的K值可能导致欠拟合。 此外，报告中还提及了绘制决策边界，这通常是用来可视化KNN模型分类效果的一种方式。通过改变K值，可以看到分类边界的变化，这有助于理解K值对模型决策的影响。 决策树算法虽然没有在提供的内容中详细展开，但通常包括ID3、C4.5或CART等算法，它们通过构建树状结构来进行分类或回归。每一步决策基于特征的最优分割，以最大化信息增益或基尼不纯度减少。 这个实验报告涵盖了机器学习基础算法的实际操作，提供了从数据预处理、模型训练到评估的完整流程，对于初学者来说是一份很好的学习资料。通过这样的实践，学生能够深入理解监督学习的基本概念，并掌握如何在实际问题中应用这些算法。