Nuco Advent Calendar 14日目の記事です。

前回の記事を書いた翌日、数人の方から「おい、何だよあの記事ww」と言われました。
今回はリベンジです。

#KNN？

特徴空間における最も近い訓練例に基づいた分類の手法であり、パターン認識でよく使われる。

分類手法の一つですが、こちらの記事が分かりやすかったです。

#ソースコード
こちらです。jupyter使いました。

#分類データ
今回は以下のようなアヤメのデータセットを使いました。
データ数が150件だったので、30件をテストデータとしました。

萼片の長さ	萼片の幅	花弁の長さ	花弁の幅	アヤメの種類
5.4	3.7	1.5	0.2	setosa
5.7	2.6	3.5	1	versicolor
6.9	3.2	5.7	2.3	virginica

#パラメータから分類できそうか確認

プロットした結果から、petal（花弁）の長さと幅にしました。
左上です。

#k=8の場合
accuracy 0.97でした
actual: virginica, predict: versicolor, result: 外れました

#k=1の場合（最近傍法）
accuracy 0.93でした
actual: virginica, predict: versicolor, result: 外れました

#まとめ
データセットが少ないですが、よく成長したversicolorと、あまり成長していないvirginicaは見分けにくいということが分かりました。