#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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from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 导入 IRIS 数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 随机划分数据集，将 120 个样本作为训练集，30 个样本作为测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)

# 使用 KNN 分类器进行分类
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Test accuracy:", accuracy)

该代码首先使用 scikit-learn 库中的 `load_iris` 函数导入 IRIS 数据集，然后使用 `train_test_split` 函数随机将数据集划分成训练集和测试集。接着，创建一个 KNN 分类器并使用 `fit` 函数在训练集上拟合模型，最后使用 `score` 函数在测试集上计算分类器的准确率。

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# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('diabetes_data_upload.csv')

# 分离特征和目标变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 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)

# 构建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这份代码会首先加载数据集，然后将数据集分为特征和目标变量。接下来，它会将数据集划分为训练集和测试集，并使用KNN算法构建一个分类模型。最后，它会使用测试集对模型进行评估，并输出模型的准确率。这份代码较为简单易懂，适合初学者使用。