KNeighborsClassifier里可以设置的参数以及常用范围

KNeighborsClassifier是一个k近邻分类器，其中常用的参数以及常用范围如下：

1. n_neighbors：表示k的值，即要考虑的邻居数，常用范围为1-20。

2. weights：表示邻居的权重，可选参数有“uniform”和“distance”，分别表示所有邻居权重相等和距离越近的邻居权重越大。

3. algorithm：表示计算最近邻居的算法，可选参数有“auto”、“ball_tree”、“kd_tree”和“brute”，其中“auto”表示自动选择算法，常用的是“ball_tree”和“kd_tree”。

4. leaf_size：表示“ball_tree”或“kd_tree”的叶子节点大小，常用范围为1-100。

5. p：表示在Minkowski距离度量中的参数，常用的是p=1表示曼哈顿距离和p=2表示欧式距离。

6. metric：表示距离度量，默认为“minkowski”，可选参数有“euclidean”、“manhattan”、“chebyshev”、“minkowski”和“mahalanobis”。

7. n_jobs：表示并行计算的数量，-1表示使用所有的CPU。

这些参数的具体用法可以参考KNeighborsClassifier类的文档。