机器学习实战——2.2预测结果不符合预期的问题解决

python 3.6

我把kNN作为一个模块&＃xff0c;另外写了一个test.py来做预测

在预测过程中发现虽然程序能跑通&＃xff0c;但是不管怎么调整输入参数&＃xff0c;结果大概率都是“not at all”

仔细检查后发现&＃xff0c;是在程序输入顺序和datingTestSet2.txt中作为训练的数据集的顺序不一致&＃xff0c;

&＃xff08;飞行里程和上网时间的顺序颠倒了&＃xff09;

修改后的程序如下&＃xff1a;

import kNN
import numpy as np
import importlib
importlib.reload(kNN)#约会网站预测函数
#def classifyPerson()
resultList &＃61; [&＃39;not at all&＃39;,&＃39;in small doses&＃39;,&＃39;in large doses&＃39;]
ffMiles &＃61; float(input("flier miles?")) #注意顺序&＃xff01;&＃xff01;先飞行里程&＃xff0c;后上网时间&＃xff0c;最后冰淇淋
percentTats &＃61; float(input("playing video game?"))
iceCream &＃61; float(input("ice cream?"))
datingDataMat,datingLabels &＃61; kNN.file2matrix(&＃39;datingTestSet2.txt&＃39;)
normMat, ranges, minVals &＃61; kNN.autoNorm(datingDataMat)
inArr &＃61; np.array([ffMiles,percentTats,iceCream]) #就是这里&＃xff01;&＃xff01;我之前按错误顺序粘贴了&＃xff0c;导致预测结果不符合实际
classifierResult &＃61; kNN.classify0((inArr-minVals)/ranges,normMat,datingLabels,3)
print ("you will like this person:",resultList[classifierResult -1])


结果如下&＃xff1a;

* 另外要注意的问题是python3.6中用input取代了raw_input