使用中位数(而不是平均值)预测sklearn KNN

Question

当计算平均x近邻时，Sklearn KNN允许设置权重(例如，均匀、距离)。

与其用平均值进行预测，还能用中位数(也许是用用户定义的函数)进行预测吗？

Answer 1

没有内置参数来调整权重以使用中位数而不是平均值(您可以看到均值是硬编码的在源头 )。但是，由于scikit-learn估值器只是Python类，所以您可以子类KNeighborsRegressor并重写predict方法来执行您想做的任何事情。

下面是一个快速示例，其中我复制和粘贴了原始的predict()方法并修改了相关的部分：

from sklearn.neighbors.regression import KNeighborsRegressor, check_array, _get_weights

class MedianKNNRegressor(KNeighborsRegressor):
    def predict(self, X):
        X = check_array(X, accept_sparse='csr')

        neigh_dist, neigh_ind = self.kneighbors(X)

        weights = _get_weights(neigh_dist, self.weights)

        _y = self._y
        if _y.ndim == 1:
            _y = _y.reshape((-1, 1))

        ######## Begin modification
        if weights is None:
            y_pred = np.median(_y[neigh_ind], axis=1)
        else:
            # y_pred = weighted_median(_y[neigh_ind], weights, axis=1)
            raise NotImplementedError("weighted median")
        ######### End modification

        if self._y.ndim == 1:
            y_pred = y_pred.ravel()

        return y_pred    

X = np.random.rand(100, 1)
y = 20 * X.ravel() + np.random.rand(100)
clf = MedianKNNRegressor().fit(X, y)
print(clf.predict(X[:5]))
# [  2.38172861  13.3871126    9.6737255    2.77561858  17.07392584]

我省略了加权版本，因为我不知道用numpy/scipy计算加权中值的简单方法，但是一旦函数可用，就可以简单地添加。