knn回归算法Python实现

K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）回归是一种基于实例的学习方法，它并不构建模型，而是直接预测目标变量的值。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现KNN回归。以下是简单的步骤：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import numpy as np

# 假设我们有训练数据X_train (特征) 和 y_train (标签)
X_train = ... # 二维numpy数组或pandas DataFrame
y_train = ... # 目标变量的一维数组

# 创建KNN回归模型并设置k值（如5）
knn_model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn_model.fit(X_train, y_train)

# 预测新数据点
new_data = ... # 新的数据点，格式应与X_train一致
predicted_value = knn_model.predict(new_data)

在这个过程中，当需要预测新的数值时，KNN会查找训练集中与该样本最近的k个邻居，然后取这k个邻居的平均值作为预测结果。

相关问题

knn回归算法python代码

可以如下实现：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

# 训练集数据和标签
X_train = [[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]]
y_train = [0, 1, 2, 3]

# 创建模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=2)

# 拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
X_test = [[0.5, 0.5], [2.5, 2.5]]
y_pred = knn.predict(X_test)

print('预测值：', y_pred)

希望对您有帮助。

knn算法回归python实现例子

KNN (K-Nearest Neighbors) 算法是一种基于实例的学习方法，用于回归分析时，它通过寻找训练集中最接近新数据点的邻居来预测结果。在Python中，我们可以使用sklearn库中的KNeighborsRegressor来实现。

以下是一个简单的KNN回归的例子：

# 导入所需的库
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import numpy as np

# 假设我们有一个二维的训练数据集（x,y）
# x是特征，y是目标变量
X_train = [[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]
y_train = [1, 2, 3, 4]

# 创建并训练模型
knn_model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)
knn_model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
new_data = [[3, 3]]  # 新的数据点
prediction = knn_model.predict(new_data)
print("预测值:", prediction)

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