我是一个婚恋网站的数据分析师，新入职的第二天，接到老板的任务，让我预测来婚恋网站新注册的男生&女生是否会约会成功。

如何预测一个新来的男生是否会约会成功呢？这很简单，只需要调出一下数据库中之前注册网站的会员信息及跟踪情况，看看和这个新来的男生条件最接近的男生是否约会成功了，那么就可以大致预估新来的男生是否会约会成功。中国有句老话叫做“近朱者赤，近墨者黑”，正是这个道理。比如下图，假设我们将男生的条件划分为三个维度，颜值、背景和收入。蓝色点代表约会成功，灰色点代表未约会成功。红色点代表新来的男生，他和两个蓝色点，一个灰色点最接近，因此点约会成功的可能性是2/3。

KNN算法简介

上述思路所用到的数据挖掘算法为KNN算法， KNN（K NearestNighbor），K最邻域法属于惰性算法，其特点是不事先建立全局的判别公式和规则。当新数据需要分类的时候，根据每个样本和原有样本的距离，取最近K个样本点的众数（Y为分类变量）或者均值（Y为连续变量）作为新样本的预测值。实做KNN只需要考虑以下三件事情：

1.     数据的前处理

数据的属性有Scale的问题，比如收入和年龄的量纲单位不同，则不能简单的加总来计算距离，需要进行极值的正规化，将输入变量维度的数据都转换到【0,1】之间，这样才能进行距离的计算。计算公式如下：

2.     距离的计算

一般使用欧几里得距离，勾股定理大家都学过，计算两点之间的距离，不多说。

3.     预测结果的推估

预测过程中我们会同时输出预测的概率值，同时我们需要去了解几个指标的含义。

回应率（precision）:

捕捉率（recall）：

F指标（f1-score）：F指标 同时考虑Precision& Recall

使用Python进行实做

此部分的思路如下：

1. 1.    读入数据集
2. 2.    描述性分析与探索性分析
3. 3.    KNN模型建立
4. 4.    模型的效果评估

数据集描述：此数据集为取自某婚恋网站往期用户信息库，含100个观测，8个变量。

# 加载所需包

%matplotlib inline

import os

import numpy as np

from scipy importstats

import pandas aspd

importsklearn.model_selection as cross_validation

importmatplotlib.pyplot as plt

import seaborn assns

import math

from scipy importstats,integrate

importstatsmodels.api as sm

# 加载数据并查看前5行

orgData =pd.read_csv(‘date_data2.csv’)

orgData.head()

我从数据库中挑选了收入、魅力值、资产、教育等级变量，并对收入、魅力值和资产进行了分类排序。

# 查看数据集的信息

orgData.info()

从上述信息可以看出数据集总共有100个观测，8个变量。其中浮点型2个，整型6个。还可以看出这个数据集占用了我电脑7k的内存。

# 对数值型变量做描述性统计分析

orgData.describe()

Python的语法就是这么简洁到令人发指。从上述信息我们可以观察到各变量的计数、最大值、最小值、平均值等信息。以income为例，平均值为9010元，中位数为7500元。我们猜想是收入被平均了，如何更直观的看到呢？很简单，我们画个直方图。

# 数据可视化探索

# 查看收入分布情况 直方图

sns.distplot(orgData[‘income’],fit=stats.norm);

果然，我们的收入被平均了。其他的数值型变量也可以照同样方法画画看。同时，我们想看看类别型的字段和目标变量的关系。

# 查看教育等级和是否约会成功关系 条形图

sns.barplot(x=’educlass’,y=’Dated’,data=orgData);

果然，教育等级越高的人约会成功的概率越高。这么多分类变量，我如何在一张图中呈现呢？很简单，设定面板数，这里我们使用分类的计数图来展现。

# 查看各分类变量和目标变量关系

fig,(axis1,axis2,axis3,axis4) = plt.subplots(1,4,figsize=(15,5))

sns.countplot(x=’Dated’,hue=”educlass”, data=orgData, order=[1,0], ax=axis1)

sns.countplot(x=’Dated’,hue=”income_rank”, data=orgData, order=[1,0], ax=axis2)

sns.countplot(x=’Dated’,hue=”attractive_rank”, data=orgData, order=[1,0], ax=axis3)

sns.countplot(x=’Dated’,hue=”assets_rank”, data=orgData, order=[1,0], ax=axis4)

可以看出，教育等级，收入，魅力值，资产都和是否约会成功有密切关系。

说了这么多，下面我们开始用KNN建模，让机器告诉我们结果吧。

# 选取自变量和因变量

X = orgData.ix[:,:4]

Y =orgData[[‘Dated’]]

X.head()

# 进行极值的标准化

from sklearnimport preprocessing

min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

X_scaled =min_max_scaler.fit_transform(X)

X_scaled[1:5]

此部分返回了自变量进行标准化之后的2~5行值。

#划分训练集和测试集

train_data,test_data, train_target, test_target = cross_validation.train_test_split(

X_scaled, Y, test_size=0.2, train_size=0.8,random_state=123)

划分训练集和测试集，训练集用来训练模型，测试集用来测试模型，训练集样本和测试集样本量比例为8:2.同时设定随机种子数。

# 建模

fromsklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

model =KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)  # 默认欧氏距离

model.fit(train_data,train_target.values.flatten())

test_est =model.predict(test_data)

我们首先从导入了KNN分类器，分类模型的k值设置为3，然后用模型去训练训练集，并且用测试数据集来测试模型结果，输出到test_est对象中。

# 模型评估

import sklearn.metricsas metrics

print(metrics.confusion_matrix(test_target,test_est, labels=[0, 1]))  # 混淆矩阵

print(metrics.classification_report(test_target,test_est))

可以看出，模型的命中率和回应率均值都达到了90%。F指标为0.9

好了，模型的结果还勉强满意，美滋滋，做个报告去和老板交差了。

【后话】当然，这里面只是用了一个简单的数据集去实操了一下KNN的做法，操作和语法都比较简单易用理解，同时遍历了一下我们数据挖掘的流程，相应的知识及后续的知识没有做过多的展开，比如前端的数据如何清洗，KNN中K值如何设定和交叉验证，使用朴素贝叶斯预测模型的准确率，特征选择，模型融合等。希望大家能有所收获。

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