在 Scikit-Learn 中使用近似最近邻进行分类

Question

我有一个带有 46D 特征集和大约 5000 个样本的标记数据集，我想使用近似最近邻法对其进行分类。

由于我熟悉 Scikit-Learn，所以我想利用它来实现这个目标。

scikit 文档将 LSHForest 列为 ANN 的可能方法之一，但我不清楚如何将其应用于分类目的。

Answer 1

非常好的问题。不幸的是，scikit-learn 现在似乎不支持自定义邻居模型，但是您可以自己实现简单的包装器，例如

from sklearn.neighbors import LSHForest
import numpy as np
from scipy.stats import mode

class LSH_KNN:

    def __init__(self, **kwargs):
        self.n_neighbors = kwargs['n_neighbors']
        self.lsh = LSHForest(**kwargs)

    def fit(self, X, y):
        self.y = y
        self.lsh.fit(X)

    def predict(self, X):
        _, indices = self.lsh.kneighbors(X, n_neighbors = self.n_neighbors)
        votes, _ = mode(self.y[indices], axis=1)
        return votes.flatten()

在 Scikit-Learn 中使用近似最近邻进行分类

Classification using Approximate Nearest Neighbors in Scikit-Learn

classification

machine-learning

nearest-neighbor

scikit-learn