#weight knn with distance """ 使用weights参数选择加权平均 最后，我们使用fit方法训练模型 使用predict方法预测测试集中每个数据点的评分 并输出预测结果 """ # 创建KNN模型，并选择加权平均 wknn = KNeighborsRegressor(weights='distance') # 交叉验证，寻找最佳的k值 for k in k_range: wknn.n_neighbors = k scores = cross_val_score(wknn, X, y, cv=10, scoring='neg_mean_squared_error') k_scores.append(np.mean(scores))

好的，根据你提供的代码，我可以看出你正在使用加权KNN算法对电影评分数据进行预测，而且你还使用了交叉验证来确定最佳的近邻数。

具体来说，你使用了sklearn中的KNeighborsRegressor模型，并将weights参数设置为'distance'，这意味着你使用距离的倒数来作为加权因子。然后，你使用了一个for循环来迭代不同的k值，通过交叉验证来评估每个k值的性能，并将平均得分存储在k_scores列表中。

最后，你可以使用fit方法来训练模型，然后使用predict方法来预测测试集中每个数据点的评分，并输出预测结果。

需要注意的是，由于你使用的是负均方误差（neg_mean_squared_error）作为评估指标，所以k_scores列表中存储的是负数。如果你想将其转换为正数，则可以使用np.abs函数。

希望这样能够帮助你回答问题。如果你有任何其他问题，请随时问我。

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import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris_data = load_iris() # 构造训练数据和测试数据 # 构造KNN模型 # 训练模型 # 评估模型 # 做出预测 X_new = np.array([[1.1,5.9,1.4,2.2]]) #给出X_new预测结果

好的，以下是KNN算法实现鸢尾花分类的完整代码，包括构造训练数据和测试数据、构造KNN模型、训练模型、评估模型和做出预测等部分：

import numpy as np 
from sklearn.datasets import load_iris 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

iris_data = load_iris()

# 构造训练数据和测试数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data.data, iris_data.target, test_size=0.2)

# 构造KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
print("训练集得分:", knn.score(X_train, y_train))
print("测试集得分:", knn.score(X_test, y_test))

# 做出预测
X_new = np.array([[1.1, 5.9, 1.4, 2.2]])
prediction = knn.predict(X_new)
print("预测结果:", iris_data.target_names[prediction])

其中，构造训练数据和测试数据的部分使用了`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集；构造KNN模型的部分使用了`KNeighborsClassifier`类，其中`n_neighbors`参数指定了K值；训练模型的部分使用了`fit`方法；评估模型的部分使用了`score`方法，分别计算了训练集得分和测试集得分；最后，做出预测的部分使用了`predict`方法，并将结果转换为鸢尾花的类别名称。

import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))

这段代码是一个使用 KNN 算法进行乳腺癌分类的模型。首先，使用 pandas 读取 csv 文件中的数据，并对数据进行切分，将前 30 列作为特征 x，第 2 列作为标签 y。然后使用 sklearn 中的 train_test_split 函数将数据切分为训练集和测试集，其中测试集占比为 20%。接着，使用 KNeighborsClassifier 构建 KNN 模型，其中 n_neighbors 为 43，weights 为 'distance'，p 为 2。然后针对训练集进行模型训练，并输出模型在训练集上的得分。最后，使用 classification_report 对模型在测试集上的表现进行评估，并输出评估结果。