Pythonのsklearnメソッド　neighbors

scikit-learn（sklearn）のneighborsモジュールは、最近傍法（k-nearest neighbors, KNN）アルゴリズムや、最近傍グラフ（nearest neighbors graph）を構築するためのクラスや関数を提供します。neighborsモジュールで提供される主要なクラスと関数の一部を紹介します。

  1. KNeighborsClassifier: KNeighborsClassifierは、KNN分類アルゴリズムを実装するためのクラスです。KNNは、新しいデータポイントをクラスに割り当てるために、最も近いk個のトレーニングデータポイントを使用します。

    python
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# KNN分類器のインスタンス化（例: k=3）
knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# モデルをトレーニング
knn_classifier.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = knn_classifier.predict(X_test)

  2. KNeighborsRegressor: KNeighborsRegressorは、KNN回帰アルゴリズムを実装するためのクラスです。KNN回帰は、新しいデータポイントの数値予測を行うために、最も近いk個のトレーニングデータポイントの平均値や中央値を使用します。

    python
    from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

# KNN回帰モデルのインスタンス化（例: k=5）
knn_regressor = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

# モデルをトレーニング
knn_regressor.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = knn_regressor.predict(X_test)

  3. NearestNeighbors: NearestNeighborsクラスは、最近傍グラフを構築し、最近傍データポイントを見つけるためのクラスです。これはKNNアルゴリズムの基本的なコンポーネントであり、データポイント間の距離を計算するために使用できます。

    python
    from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# NearestNeighborsモデルのインスタンス化（例: k=3）
nn_model = NearestNeighbors(n_neighbors=3)

# 最近傍データポイントを検索
nn_model.fit(X_train)
nearest_neighbors = nn_model.kneighbors(X_query, n_neighbors=3)

  4. RadiusNeighborsClassifier: RadiusNeighborsClassifierは、半径内の最近傍データポイントを考慮に入れてクラス分類を行うためのクラスです。半径内のデータポイントがない場合、クラスを割り当てることができます。

    python
    from sklearn.neighbors import RadiusNeighborsClassifier

# RadiusNeighborsClassifierのインスタンス化
radius_classifier = RadiusNeighborsClassifier(radius=0.5)

# モデルをトレーニング
radius_classifier.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = radius_classifier.predict(X_test)

これらのクラスと関数を使用することで、最近傍法アルゴリズムを利用してデータのクラス分類や回帰、最近傍データポイントの検索などを行うことができます。最近傍法は、単純で理解しやすいアルゴリズムであり、多くの異なるタイプのデータ分析タスクに使用できます。

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Posted by ぼっち