sklearn中的knn

在sklearn中，KNN算法可以通过使用KNeighborsClassifier类来实现。在使用KNN算法进行分类之前，需要先加载数据集并将其分为训练集和测试集。可以使用train_test_split函数来实现这一步骤。然后，可以创建一个KNeighborsClassifier对象，并指定所需的参数，例如邻居数量和权重类型。可以使用fit函数来训练模型，并使用predict函数来进行预测。以下是一个示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载iris数据集
iris = load_iris()

# 创建KNN分类器对象
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练数据集
knn.fit(iris.data, iris.target)

# 预测
predict = knn.predict(\[\[5.1, 3.5, 1.4, 0.2\]\])

# 打印分类结果
print(predict)

在这个示例中，我们使用了sklearn内置的iris数据集进行训练和预测。首先，我们创建了一个KNeighborsClassifier对象，并指定邻居数量为3。然后，我们使用fit函数将数据集传递给分类器进行训练。最后，我们使用predict函数对新的样本进行预测，并打印出分类结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [sklearn之KNN算法](https://blog.csdn.net/torresaaa/article/details/103848265)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [sklearn学习之KNN](https://blog.csdn.net/chehec2010/article/details/115825583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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