人工智能基础入门3

①准备数据，对数据进行预处理。

②计算测试样本点（也就是待分类点）到其他每个样本点的距离。

③对每个距离进行排序，然后选择出距离最小的K个点。

④对K个点所属的类别进行比较，根据少数服从多数的原则，将测试样本点归入在K个点中占比最高的那一类

训练集：相当于上课学知识

   验证集：相当于课后的的练习题，用来纠正和强化学到的知识

   测试集：相当于期末考试，用来最终评估学习效果

通常将数据集的80%作为训练集，20%作为测试集；

通常需要在开始构建模型之前把数据集进行划分，防止数据窥探偏误，也就是说我们避免了解太多关于测试集中的样本特点，防止我们认为的挑选有助于测试集数据的模型，这样的结果会过于乐观，但是实际上并没有预期的那样优秀；

通常我们在构建模型的时候需要将数据进行处理，包括一些数据的清洗，数据的特征缩放（标准化或者归一化），此时我们只需要在训练集上进行这些操作，然后将其在训练集上得到的参数应用到测试集中，也就是说，在工作流程中，你不能使用在测试数据集上计算的得到的任何结果。比如：我们得到的属性中可能有缺失值，因为在这些操作之前，我们已经把数据集分成了训练集和测试集，通常的做法是通过计算属性值的中位数来填充缺失值，注意此时计算属性值的中位数是通过训练集上的数据进行计算的，当我们得到一个模型的时候，如果想要测试模型的测试误差来近似泛化误差的时候，可能此时的测试集也会有一些缺失值，此时对应属性的缺失值是通过训练集计算的中位数来进行填充的；

由于测试集作为对泛化误差的近似，所以训练好模型，最后在测试集上近似估计模型的泛化能力。此时假设有两个不同的机器学习模型，犹豫不决的时候，可以通过训练两个模型，然后对比他们在测试数据上的泛化误差，选择泛化能力强的模型。

将数据划分训练集、验证集和测试集。在训练集上训练模型，在验证集上评估模型，一旦找到的最佳的参数，就在测试集上最后测试一次，测试集上的误差作为泛化误差的近似。