def predict(self, X_predict)

Question

1.def predict(self, X_predict) 和 def _predict(self, x) 这两个函数有什么区别？
2.def predict(self, X_predict) 这个函数的意义是什么？
3.同时对.def predict(self, X_predict) 函数中这句代码 topK_y = [self._y_train[i] for i in nearest[:self.k]]有点不懂，希望老师可以讲一下

Answer 1

liuyubobobo 2023-02-22 00:21:37

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在这个课程中，所有的大写字母都表示矩阵，所有的小写字母表示向量。

所以，def _predict(self, x)  的 x 是小写，传入的是一个向量，即一个样本；

def predict(self, X_predict) 的 X 是大写，传入的是一个矩阵，一个 m * n 的矩阵，表示有 m 个样本；

所以，def predict(self, X_predict) 的代码中（33 行）：https://git.imooc.com/coding-169/coding-169/src/master/04-kNN/02-kNN-in-scikit-learn/kNN/kNN.py 是取出 X_predict 中的每一行（每一个 x）,运行 self._predict (x)

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def predict(self, X_predict) 表示预测 X_predict 这个矩阵中的每一个样本对应的结果；

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nearest 按照距离 x 的距离大小顺序，存储了所有样本的索引；

比如如果 nearest = [1, 3, 5, 4, 0, 2]，就表示样本中，距离 x 最近的是样本1；其次近的是样本 3；其次近的是样本 5；其次近的是样本 4；其次近的是样本 0；其次近的是样本 2；

nearest[:self.k] 取出最近的 k 个样本的索引，比如对于上面的 nearest, nearest[:3] = [1, 3, 5]

[self._y_train[i] for i in nearest[:self.k]] 取出这最近的 k 个索引的样本所对应的 y

所以 topK 中存储的是距离 x 最近的 k 个样本对应的 y。

继续加油！：）