Sklearn KNeighborsRegressor 맞춤 거리 메트릭

Question

KNeighborsRegressor를 사용하고 있습니다. 맞춤 거리 함수와 함께 사용하고 싶습니다.

knn_regression = KNeighborsRegressor(n_neighbors=15, metric=customDistance) 

두 가지 기능을 실행하지만 결과는 좀 이상해됩니다 : 나는 또한 같은 KNeighborsRegressor 생성자에서 직접 customDistance를 호출 시도

week_day hour minute temp humidity 
0   1  9  0  1  
1   1  9  0  1  
2   1  9  0  1  
3   1  9  0  1  
4   1  9  1  1  
    ... 

def customDistance(a, b): 
    print a, b 
    return np.sum((a-b)**2) 

dt = DistanceMetric.get_metric("pyfunc", func=customDistance) 

knn_regression = KNeighborsRegressor(n_neighbors=15, metric='pyfunc', metric_params={"func": customDistance}) 
knn_regression.fit(trainSetFeatures, trainSetResults) 

: 내 훈련 세트처럼 보이는 팬더 DataFrame입니다. 우선, 내 DataFrame에서 함수를 입력 A와 B 행으로보고 기대하는 대신 그 중 내가 얻을 :

[0.87716989 11.46944914 1.00018801 1.10616031 1.] [ 1. 9. 0. 1. 1.] 

두 번째 속성 B는 분명 내 훈련 집합에서 행,하지만 어디서 명확 수 없습니다 첫 번째 행이 왔습니까? 누군가가 언급 된 알고리즘에 맞춤 거리 함수를 올바르게 삽입 한 예를 설명하거나 게시 할 수 있다면 매우 높이 평가할 수 있습니다.

미리 감사드립니다.

안부, Klemen 대신 회귀 사용의 인수에 metric_params를 사용

Answer 1

:

metric='pyfunc', func=customDistance

모두의 Sklearn kNN usage with a user defined metric