机器学习实战——2.2预测结果不符合预期的问题解决

python 3.6

我把kNN作为一个模块，另外写了一个test.py来做预测

在预测过程中发现虽然程序能跑通，但是不管怎么调整输入参数，结果大概率都是“not at all”

仔细检查后发现，是在程序输入顺序和datingTestSet2.txt中作为训练的数据集的顺序不一致，

（飞行里程和上网时间的顺序颠倒了）

修改后的程序如下：

import kNN
import numpy as np
import importlib
importlib.reload(kNN)

#约会网站预测函数
#def classifyPerson()
resultList = ['not at all','in small doses','in large doses']
ffMiles = float(input("flier miles?"))                  #注意顺序！！先飞行里程，后上网时间，最后冰淇淋
percentTats = float(input("playing video game?"))
iceCream = float(input("ice cream?"))
datingDataMat,datingLabels = kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt')
normMat, ranges, minVals = kNN.autoNorm(datingDataMat)
inArr = np.array([ffMiles,percentTats,iceCream])         #就是这里！！我之前按错误顺序粘贴了，导致预测结果不符合实际
classifierResult = kNN.classify0((inArr-minVals)/ranges,normMat,datingLabels,3)
print ("you will like this person:",resultList[classifierResult -1])

结果如下：

* 另外要注意的问题是python3.6中用input取代了raw_input