CÔNG CỤ
MODULES
THAM KHẢO
Cách chia List thành các phần bằng nhau trong Python Cách xóa một khóa (key) ra khỏi dictionary trong Python Hướng dẫn chuyển đổi file Google Colab sang Markdown trong Python Bài tập Python: Lập trình cơ sở dữ liệu trong Python Kết nối cơ sở dữ liệu MySQL Python Hướng dẫn kết nối Python PostgreSQL bằng Psycopg2 Hướng dẫn kết nối SQLite sử dụng sqlite3 trong Python Bài tập Python : Pandas trong Python Phạm vi số float của Python Cách lên lịch chạy script Python bằng GitHub Actions Cách tạo hằng số trong Python Các nền tảng lưu trữ tốt nhất cho ứng dụng và script Python 6 Tip viết vòng lặp For hiệu quả hơn trong Python Cách đảo ngược Chuỗi String trong Python Cách gỡ lỗi ứng dụng Python trong Docker Container bằng VS Code 10 tip One Liner bạn cần biết trong Python Cách áp dụng ngưỡng hình ảnh trong Python với NumPy Tìm hiểu về các phép toán Groupby trong Pandas Lập trình Socket trong Python Mô-đun base64 trong Python Cách giới hạn float values trong Python Tìm hiểu Mô-đun statistics Trong Python File Organizing trong Python Đổi tên File trong Python Tìm hiểu về Deque trong Python Mô-đun Calendar trong Python Tìm hiểu về Enum trong Python Sử dụng pprint trong Python Làm việc với cấu trúc Dữ liệu Stack trong Python Thư viện functools trong Python Tip sử dụng hàm round() với tham số âm trong Python Hàm print có thể nhận thêm các tham số bổ sung trong Python Tip tìm chuỗi dài nhất bằng hàm max() trong Python Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python Tìm hiểu về MLOps trong Python Docker và Kubernetes với MLOps trong Python Kết hợp DevOps với MLOps trong Python Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format trong Python tối ưu quy trình MLOps Với Python Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python Top 4 thư viện phổ biến nhất của NLP trong Python Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python Phân tích dữ liệu Blockchain với Python Hướng dẫn triển khai Smart Contracts với Python Blockchain APIs với Python Làm việc với file ZIP trong Python Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python Cách làm việc với file tarball/tar trong Python Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python Làm việc với các biến môi trường trong Python Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python Định dạng chuỗi Strings trong Python Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python Từ khóa yield trong Python Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python Sử dụng Virtual Environment trong Python Từ khóa super() trong Python Số phức trong Python Ý nghĩa của một hoặc hai dấu gạch dưới đứng đầu trong Python Làm việc với Video trong OpenCV bằng Python Chỉnh sửa file trực tiếp bằng module fileinput trong Python Hướng dẫn cách chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python Làm việc với hình ảnh trong OpenCV sử dụng Python Metaclasses trong Python Cách chọn ngẫu nhiên một phần tử từ danh sách trong Python Hướng dẫn cài đặt và sử dụng OpenCV trong Python Phạm vi toàn cục, cục bộ và không cục bộ trong Python Tìm hiểu về từ khóa self trong các lớp Python Hướng dẫn sử dụng Rich, Typer, và SQLite trên terminal bằng Python Giới thiệu về Graph Machine Learning trong Python Cách kiểm tra một đối tượng có thể lặp (iterable) trong Python Quản lý sinh viên Python & MySQL Cách cắt (slicing) chuỗi trong Python Cách loại bỏ phần tử trùng lặp khỏi danh sách (List) trong Python Phân tích dữ liệu Apple Health bằng Python Cách làm phẳng danh sách lồng nhau trong Python Tìm hiểu về *args và **kwargs trong Python Cách xóa file và thư mục trong Python 31 Phương thức xử lý chuỗi (String) quan trọng trong Python Cách sao chép file trong Python 8 Mẹo Refactor Code Python nhanh gọn (Phần 2) Cách yêu cầu người dùng nhập liệu đến khi nhận được phản hồi hợp lệ trong Python Làm chủ Pattern Matching trong Python 3.10 Tạo app ghi chú trong Python với nhận dạng giọng nói và API Notion Các tính năng mới trong Python 3.10 5 lỗi thường gặp trong Python Sự khác biệt giữa append() và extend() trong list Python Các cách nối hai danh sách trong Python Sự khác biệt giữa str và repr trong Python Sự khác biệt giữa @classmethod, @staticmethod và instance methods trong Python Cách thêm số 0 vào đầu chuỗi trong Python Cách tạo thư mục lồng nhau (nested directory) trong Python Cách hợp nhất hai Dictionaries trong Python Cách thực thi lệnh hệ thống hoặc System Command từ Python Cách kiểm tra một chuỗi có chứa chuỗi con trong Python Cách tìm chỉ mục của một phần tử trong danh sách (List) trong Python Cách truy cập index trong vòng lặp for trong Python Cách kiểm tra file hoặc thư mục có tồn tại trong Python Cách xóa phần tử trong danh sách Python Ý nghĩa của if __name__ == "__main__" trong Python 8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic Hỗ trợ Async trong Django 3.1 Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint() Cách sử dụng chế độ interactive trong Python Hướng dẫn viết game Rắn Săn Mồi bằng Python 11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python Xây dựng web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8 Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code List Comprehension trong Python Tạo danh sách phim ngẫu nhiên với Python Hướng dẫn Web Scraping tự động tải hình ảnh với Python Hướng dẫn sử dụng Anaconda bằng Python Hồi quy tuyến tính và hồi quy Logistic trong Python Thuật toán Naive Bayes trong Python Bắt đầu tìm hiểu Perceptron bằng Python SVM (Support Vector Machine) bằng Python Triển khai Decision Tree bằng Python Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python Triển khai PCA bằng Python Thuật toán AdaBoost trong Python LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python
PYTHON NÂNG CAO
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

KNN (K Nearest Neighbors) trong Python

Trong bài hướng dẫn này, mình sẽ triển khai thuật toán K Nearest Neighbors (KNN) bằng cách chỉ sử dụng các module có sẵn của Python và thư viện numpy. Đồng thời, bạn cũng sẽ hiểu về khái niệm và toán học đằng sau thuật toán ML phổ biến này.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

KNN là gì?

t E1 BA A3i 20xu E1 BB 91ng 20 1  jpg

K Nearest Neighbors là một thuật toán học máy đơn giản nhưng mạnh mẽ. Thuật toán này dựa trên nguyên lý "láng giềng gần nhất" để dự đoán nhãn của một điểm dữ liệu dựa vào những dữ liệu lân cận gần nhất trong tập huấn luyện.

KNN thuộc nhóm thuật toán không tham số, tức là không giả định bất kỳ mô hình nào cho tập dữ liệu. Nó rất hữu ích trong cả bài toán phân loại và hồi quy.

Ý tưởng cốt lõi của KNN

  • Tính toán khoảng cách giữa điểm cần dự đoán với tất cả các điểm trong tập dữ liệu huấn luyện (thường dùng khoảng cách Euclid).
  • Xác định k láng giềng gần nhất (những điểm dữ liệu có khoảng cách ngắn nhất).
  • Dựa vào nhãn của các láng giềng gần nhất, chọn ra nhãn phổ biến nhất (trong phân loại) hoặc trung bình (trong hồi quy).

Triển khai thuật toán KNN từ đầu trong Python

Dưới đây là mã Python để triển khai thuật toán KNN:

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Code đầy đủ:

import numpy as np
from collections import Counter  # Thư viện để đếm tần suất các phần tử

# Hàm tính khoảng cách Euclid
def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))  # Công thức khoảng cách Euclid

# Lớp KNN
class KNN:
    def __init__(self, k=3):  # Giá trị k: số láng giềng gần nhất
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        """Lưu lại tập huấn luyện và nhãn tương ứng"""
        self.X_train = X  # Tập dữ liệu huấn luyện
        self.y_train = y  # Nhãn của tập dữ liệu

    def predict(self, X):
        """Dự đoán nhãn cho tập dữ liệu mới"""
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]  # Duyệt qua từng điểm để dự đoán
        return np.array(y_pred)  # Trả về mảng kết quả

    def _predict(self, x):
        """Dự đoán nhãn cho một điểm dữ liệu"""
        # Tính khoảng cách giữa điểm x và tất cả điểm trong tập huấn luyện
        distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]

        # Lấy chỉ số của k láng giềng gần nhất
        k_idx = np.argsort(distances)[:self.k]  # argsort sắp xếp chỉ số theo giá trị

        # Lấy nhãn của k láng giềng gần nhất
        k_neighbor_labels = [self.y_train[i] for i in k_idx]

        # Đếm nhãn xuất hiện nhiều nhất và trả về nhãn đó
        most_common = Counter(k_neighbor_labels).most_common(1)  # Trả về nhãn phổ biến nhất
        return most_common[0][0]

Giải thích mã:

euclidean_distance: Hàm này tính khoảng cách Euclid giữa hai điểm x1x_1x2x_2 bằng công thức:

d=(x1x2)2d = \sqrt{\sum{(x_1 - x_2)^2}}

Lớp KNN:

  • __init__(self, k=3): Xác định số láng giềng gần nhất kk.
  • fit(self, X, y): Lưu lại tập huấn luyện và nhãn để sử dụng trong dự đoán.
  • predict(self, X): Áp dụng hàm _predict cho từng điểm trong tập dữ liệu mới để trả về dự đoán.
  • _predict(self, x):
    1. Tính toán khoảng cách từ điểm cần dự đoán xx đến tất cả các điểm trong tập dữ liệu huấn luyện.
    2. Chọn kk điểm gần nhất bằng cách sử dụng np.argsort.
    3. Đếm nhãn xuất hiện nhiều nhất trong kk điểm gần nhất với Counter.most_common(1).

Ưu điểm và hạn chế của KNN trong Python

Ưu điểm:

  • Đơn giản để hiểu và triển khai.
  • Hiệu quả với dữ liệu nhỏ hoặc dữ liệu có không gian đặc trưng ít.

Hạn chế:

  • Hiệu suất chậm khi dữ liệu quá lớn do cần tính khoảng cách cho toàn bộ tập huấn luyện.
  • Nhạy cảm với giá trị kk: Việc chọn sai giá trị kk có thể dẫn đến dự đoán sai.

Kết bài

KNN là thuật toán học máy mạnh mẽ, dễ triển khai và lý tưởng cho các bài toán phân loại hoặc hồi quy đơn giản. Tuy nhiên, khi làm việc với các tập dữ liệu lớn hơn hoặc nhiều đặc trưng hơn, bạn nên cân nhắc sử dụng các thuật toán khác như SVM hoặc Random Forest để cải thiện hiệu suất.

Chúc bạn học vui!

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top