KNN回归在wave数据集上的应用

KNN回归是一种基于实例的学习方法，它通过计算测试样本与训练样本之间的距离，来预测测试样本的输出值。在wave数据集上，我们可以使用KNN回归来预测输入变量x对应的输出变量y的值。

以下是在Python中使用scikit-learn库实现KNN回归的代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成wave数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=20)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN回归模型，设置邻居数为3
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)

# 在训练集上拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型
print(knn.score(X_test, y_test))

在上述代码中，我们首先使用make_regression函数生成了一个具有100个样本和1个特征的wave数据集。然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个KNeighborsRegressor模型，将邻居数设置为3，并在训练集上拟合了该模型。最后，我们使用score函数在测试集上评估了模型的性能。

需要注意的是，KNN回归的性能很大程度上取决于邻居数的选择。如果邻居数太小，模型会变得过于复杂，容易出现过拟合；如果邻居数太大，模型会变得过于简单，容易出现欠拟合。因此，在实际应用中，需要通过交叉验证等方法来选择合适的邻居数。