近似最近邻 - Pynndescent答案

【问题标题】：Approximate Nearest Neighbor - Pynndescent近似最近邻 - Pynndescent
【发布时间】：2021-12-26 14:59:53
【问题描述】：

我在我的研究项目中使用 Pynndescent 作为 Python 中的近似最近邻 (ANN)。我遵循（Pynndescent）作者提供的相同代码。不幸的是，pyndescent 库中没有用于拟合/变换的函数，因此我可以预测结果并提取其他评估，如精度、召回、f1 分数和混淆矩阵。你能帮忙吗？

谢谢

【问题讨论】：

请澄清您的具体问题或提供其他详细信息以准确突出您的需求。正如目前所写的那样，很难准确地说出你在问什么。
基本上，我正在尝试使用 Pynndescent 来解决我的分类问题。以 MNIST 数据集为例，我们有 10 个类，同样，我的数据由 11 个类组成。据我了解，作者给出的示例是找到最近的邻居，但我在分类方面做得更多，这样会减少内存使用和计算成本。

标签： python-3.x evaluation confusion-matrix precision-recall approximate-nn-searching

【解决方案1】：

PyNNDescent 是一种计算最近邻的方法，不执行最近邻分类或回归。对于后者，您将需要 sklearn 的 KNeighborsClassifier 或 KNeighborsRegressor 之类的东西。在更积极的消息中，这些更新的最新版本支持在管道方法中使用 sklearn 的 KNeighborsTransformer。 PyNNDescent 库包括一个遵循 KNeighborsTransformer API 的 PyNNDescentTransformer 类，因此可以在具有 KNeighborsClassifier 或 KNeighborsRegressor 的等效管道方法中使用。请参阅 PyNNDescent documentation on pipelines、documentation on sklearn's KNeighborsTransformer 和 this example using KNeighborsTransformer 了解如何将这些部分组合在一起的背景信息。诚然，目前这方面的文档有限。

【讨论】：