预测文章在某订阅号的受欢迎程度 by K近邻算法
项目目的:
1.通过模拟测试,获知在哪些特征上着手可以写出受欢迎的文章。
2.输入你将发表的文章属性,将会获得受欢迎程度的分类。
0.下载数据
从某订阅号下载过去半年的统计数据共计160笔(栏位见下方栏位),并做好受欢迎程度的类型标签,并整理成Excel档案。其中阅读量作为样本标签的依据,而不作为特征。
1.引入kNN.py并读取数据
import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
%matplotlib notebook
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *# 引入kNN.py
import kNNfilename='WeChat20200923_np.xlsx'
feature_num=13
returnMat,classLabelVector = kNN.file2matrix(filename,feature_num)
2. 准备数据:归一化数据
normMat, ranges, minVals = kNN.autoNorm(returnMat)
3. 分析数据:使用matplotlib
暂无
4. 测试算法:作为完整程序验证分类器
测试样本的预测分类错误率为5%,18个测试样本中仅1个预测错误,其余17个预测正确。
kNN.datingClassTest(filename,feature_num)
#the classifier came back with: 0, the real answer is: 1
#the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
#the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
#the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
#the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
#the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
#the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
#the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
#the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
#the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
#the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
#the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
#the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
#the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
#the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
#the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
#the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
#the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
#the total error rate is: 0.055556
#1.0
5. 使用算法:构建完整可用系统
新一篇文章发表前,即可预知其受欢迎程度是:小于1K or 1K以上。
kNN.classifyPerson(filename,feature_num)
#your feature0-标题是否新颖:1
#your feature1-文章置顶:1
#your feature2-文章封面图片是否吸引:1
#your feature2-内容有视频、GIF:0
#your feature2-抽奖、互动、投票:0
#your feature2-表彰表扬:0
#your feature2-社团活动/员工活动:1
#your feature2-公司为信息源:1
#your feature2-公司防疫相关/政策相关:0
#your feature2-一周内前后关联:0
#your feature2-影响范围:1
#your feature2-推送时间:17
#your feature2-推送星期几:5
#Result: 1K以上
引入kNN.py
'''
Created on Sep 16, 2010
kNN: k Nearest NeighborsInput: inX: vector to compare to existing dataset (1xN)dataSet: size m data set of known vectors (NxM)labels: data set labels (1xM vector)k: number of neighbors to use for comparison (should be an odd number)Output: the most popular class label@author: pbharrin1
'''
from numpy import *
import operator
from os import listdir
import pandas as pd
import numpy as npdef classify0(inX, dataSet, labels, k):dataSetSize = dataSet.shape[0]diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSetsqDiffMat = diffMat**2sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)distances = sqDistances**0.5sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount={} for i in range(k):voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)return sortedClassCount[0][0]def file2matrix(filename,feature_num):df = pd.read_excel(filename)df = df.reindex(np.random.permutation(df.index))df.to_excel('random.xlsx')df_values = df.valuesreturnMat = df_values[:,:feature_num]classLabelVector = df_values[:,-1]return returnMat,classLabelVectordef autoNorm(dataSet):minVals = dataSet.min(0)maxVals = dataSet.max(0)ranges = maxVals - minValsnormDataSet = zeros(shape(dataSet))m = dataSet.shape[0]normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1)) #element wise dividereturn normDataSet, ranges, minValsdef datingClassTest(filename,feature_num):hoRatio = 0.10 #hold out 10%returnMat,classLabelVector = file2matrix(filename,feature_num) #load data setfrom filenormMat, ranges, minVals = autoNorm(returnMat)m = normMat.shape[0]numTestVecs = int(m*hoRatio)errorCount = 0.0for i in range(numTestVecs):classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],classLabelVector[numTestVecs:m],3)print("the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classLabelVector[i]))if (classifierResult != classLabelVector[i]): errorCount += 1.0print ("the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs)))print (errorCount)def classifyPerson(filename,feature_num):resultList = ['0-小于1K','1-1K以上']feature0 = float(input("your feature0-标题是否新颖:"))feature1 = float(input("your feature1-文章置顶:"))feature2 = float(input("your feature2-文章封面图片是否吸引:"))feature3 = float(input("your feature2-内容有视频、GIF:"))feature4 = float(input("your feature2-抽奖、互动、投票:"))feature5 = float(input("your feature2-表彰表扬:"))feature6 = float(input("your feature2-社团活动/员工活动:"))feature7 = float(input("your feature2-公司为信息源:"))feature8 = float(input("your feature2-公司防疫相关/政策相关:"))feature9 = float(input("your feature2-一周内前后关联:"))feature10 = float(input("your feature2-影响范围:"))feature11 = float(input("your feature2-推送时间:"))feature12 = float(input("your feature2-推送星期几:"))returnMat,classLabelVector = file2matrix(filename,feature_num)normMat, ranges, minVals = autoNorm(returnMat)inArr = array([feature0, feature1, feature2, feature3, feature4, feature5,feature6, feature7, feature8, feature9, feature10, feature11, feature12])classifierResult = int(classify0((inArr-minVals)/ranges,normMat,classLabelVector,3))print("Result: ",resultList[classifierResult])
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只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57