了解情绪划分：如何使用机器学习来保持积极心态？
全文共2208字 ， 预计学习时长6分钟
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“思考再思考 ， 然后采取行动” ， 这样的流程是不是听起来很熟悉？大多数人都是这样做的 。
然而 ， 这个思考流程很可能是一把双刃剑：在一些情形下 ， 结果可能积极有用 ， 但在另一些情形下 ， 结果可能有害 ， 甚至反噬自身 。 后者是我们都希望避免的 。 为了清晰了解情绪的划分 ， 我编写了这个机器学习（ML）程序 。
隔离阶段让我有机会探索自我并审视自己的思路 。 我不是一个沉思者 ， 但是总会陷入纷乱的思绪之中 ， 每当这时 ， 我都需要理清思路 。 因此我要创建一个可以分析我的思考过程的ML模型 。 我用KNN算法判断应该避免的情绪 ， 并通过可视化技术将我的情绪以图形展示 ， 使我清晰地一览全貌 。 下面是我的做法：
· 作为开始 ， 我创建了一个有不同想法的数据集；
· 使用KNN算法；
· 使用可视化技术；
· 最后 ， 我学会了分割思考过程 。
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创建数据集数据集由九种情绪（特征）组成：沮丧 ， 悲伤 ， 卑微 ， 哭泣 ， 痛苦 ， 困惑 ， 快乐 ， 振奋和坚定 。 我将它们分为三类（标签）：积极 ， 消极和中立 。 另外 ， 我根据标签对这九种情绪/特征均按1-10的标准进行了评分 。 于是我创建了共150个案例 。 这是数据集的前几行：
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使用KNN算法在开始下一步之前 ， 首先需要掌握一些监督式学习的ML基本术语：
· 为了训练、测试和评估一个模型 ， 我们使用一系列案例；
· 这些案例包括与模型相关的特征和标签值；
· 特征是用于训练算法的基础值；
· 一旦训练部分结束 ， 算法就能预测测试特征的正确标签值 。
目标是正确预测标签 。 因此 ， 受训算法的精度应该很高 。 如果不高 ， 应使预测的标签值和原本标签之间的误差最小化 。 有了这些基础知识 ， 让我们接着来了解KNN算法 。 KNN是监督式的机器学习算法 ， “K”是待分类点邻近值的个数 (例如 ， K=1、2、3等) 。
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左图中 ， KNN会将“？”归类为绿色星星 ， 因为它最近 。 同样 ， 在右例中KNN会将“？”归为黄色三角 ， 因为这些三角形是最接近的多数情况 。
新案例与已知案例之间的接近程度 ， 可以使用任意距离函数 ， 如欧几里得尺度和明可夫斯基尺度等体现 。 因此称之为最邻近 。 这样 ， KNN算法对新案例进行了分类 。 在这种特定模式中 ， KNN要正确预测各个情绪的分类 。 预处理所有数据后 ， 我使用了KNN算法 ， 然后计算出准确度为98.6％ 。 这是显示相同的代码段：
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使用可视化技术我用数据可视化进行了分类 ， 图表更便于理解 ， 并创建了一种解决方案 ， 用来预测我应该避免什么样的情绪才能保持一个积极的心态 。 这个技术将帮助我分辨标签类别（积极、消极和中性） ， 为此我使用了“箱形图” 。
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结果
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