K近邻_人工智能平台 PAI-阿里云帮助中心

K近邻算法进行分类的原理是针对预测表的每行数据，从训练表中选择与其距离最近的K条记录，将这K条记录中类别数量最多的类，作为该行的类别。

组件配置

您可以使用以下任意一种方式，配置K近邻组件参数。

方式一：可视化方式

在Designer（原PAI-Studio）工作流页面配置组件参数。

页签	参数	描述
字段设置	选择训练表特征列	用于训练的特征列。
	选择训练表的标签列	训练的目标列。
	选择预测表特征列	如果未配置该参数，则表示其与训练表特征列相同。
	产出表附加ID列	用于标识该列的身份，从而获得某列对应的预测值。系统默认使用预测表特征列，作为附加ID列。
	输入表数据是稀疏格式	使用KV格式表示稀疏数据。
	kv间的分隔符	默认为英文逗号（,）。
	key和value的分隔符	默认为英文冒号（:）。
参数设置	近邻个数	默认值为100。
执行调优	核心数	默认系统自动分配。
执行调优	内存数	默认系统自动分配。

方式二：PAI命令方式

使用PAI命令方式，配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用，详情请参见SQL脚本。

PAI -name knn
    -DtrainTableName=pai_knn_test_input
    -DtrainFeatureColNames=f0,f1
    -DtrainLabelColName=class
    -DpredictTableName=pai_knn_test_input
    -DpredictFeatureColNames=f0,f1
    -DoutputTableName=pai_knn_test_output
    -Dk=2;

参数	是否必选	描述	默认值
trainTableName	是	训练表的表名。	无
trainFeatureColNames	是	训练表的特征列名。	无
trainLabelColName	是	训练表的标签列名。	无
trainTablePartitions	否	训练表中，参与训练的分区。	所有分区
predictTableName	是	预测表的表名。	无
outputTableName	是	输出表的表名。	无
predictFeatureColNames	否	预测表的特征列名。	与trainFeatureColNames相同
predictTablePartitions	否	预测表中，参与预测的分区。	所有分区
appendColNames	否	输出表中，附加预测表的列名。	与predictFeatureColNames相同
outputTablePartition	否	输出表的分区。	全表
k	否	最近邻的数量。取值范围为1~1000。	100
enableSparse	否	输入表数据是否为稀疏格式。取值范围为{true,false}。	false
itemDelimiter	否	如果输入表数据为稀疏格式，则KV对之间的分隔符。	英文逗号（,）
kvDelimiter	否	如果输入表数据为稀疏格式，则key和value之间的分隔符。	英文冒号（:）
coreNum	否	节点数量。与memSizePerCore搭配使用，取值范围为1~20000。	系统自动计算
memSizePerCore	否	单个节点的内存，取值范围为1024 MB~64*1024 MB。	系统自动计算
lifecycle	否	输出表的生命周期。	无

示例

生成训练数据。

create table pai_knn_test_input as
select * from
(
  select 1 as f0,2 as f1, 'good' as class from dual
  union all
  select 1 as f0,3 as f1, 'good' as class from dual
  union all
  select 1 as f0,4 as f1, 'bad' as class from dual
  union all
  select 0 as f0,3 as f1, 'good' as class from dual
  union all
  select 0 as f0,4 as f1, 'bad' as class from dual
)tmp;

使用PAI命令，提交K近邻算法组件参数。

pai -name knn
    -DtrainTableName=pai_knn_test_input
    -DtrainFeatureColNames=f0,f1
    -DtrainLabelColName=class
    -DpredictTableName=pai_knn_test_input
    -DpredictFeatureColNames=f0,f1
    -DoutputTableName=pai_knn_test_output
    -Dk=2;

查看训练结果。其中：
- f0和f1表示结果附件列。
- prediction_result表示分类结果。
- prediction_score表示分类结果对应的概率。
- prediction_detail表示最近的K个分类及其对应的概率。