CSV文件一文 件名为实验练习数据2022.csv,理解KNN算法在数据科学中的应用一以年末总人口、用电量、产业结构、R&D经费、二氧化硫排放量、居民年平均就诊次数为特征变量，以地区生产总值为目标变量进行模型构建的代码

CSV文件是一种常见的数据存储格式，用于存储表格形式的数据，每行代表一条记录，每列对应一个字段。"实验练习数据2022.csv" 中的列标题描述了六个特征变量（年末总人口、用电量、产业结构、R&D经费、二氧化硫排放量、居民年平均就诊次数）以及一个目标变量（地区生产总值）。在数据科学中，K-最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN) 算法常用于分类和回归问题，因为它简单直观，无需训练过程。

使用Python的sklearn库来构建KNN模型的基本步骤大致如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

# 加载CSV数据
data = pd.read_csv('实验练习数据2022.csv')

# 定义特征和目标变量
X = data[['年末总人口', '用电量', '产业结构', 'R&D经费', '二氧化硫排放量', '居民年平均就诊次数']]
y = data['地区生产总值']

# 数据预处理，如标准化（确保特征之间尺度一致）
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

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

# 创建并训练KNN模型，假设k=5
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = knn.predict(X_test)

# 打印一些评估指标（例如均方误差MSE）
print("Mean Squared Error:", mean_squared_error(y_test, predictions))

#