单体包装箱尺寸规划KNN python

单体包装箱尺寸规划通常涉及到优化物流、仓储和运输效率的问题，其中 K-最近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN) 可以作为一个数据驱动的辅助决策工具。在Python中，KNN可以通过sklearn库来实现。

KNN用于尺寸规划时的基本思路是：
1. **数据收集**：首先，你需要收集关于不同尺寸的包装箱与它们所适应的商品、运输成本、存储空间等信息的数据集。每个样本可能包含多个特征，如长、宽、高以及相应的成本、存储需求等。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 假设你已经有了一个DataFrame df，其中包含商品尺寸（x, y, z）和其他属性（cost, storage）等
X = df[['length', 'width', 'height']] # 特征
y = df['category'] # 类别标签，例如对应的不同包装类型

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) # k是你要考虑的邻居数量

2. **训练模型**：使用KNN算法训练模型，根据输入的包装箱尺寸，模型会找出与其最近的k个训练样本，并依据这些样本的类别来预测最合适的包装类型。

knn.fit(X, y)

3. **尺寸规划**：当你有一个新的包装箱尺寸时，可以调用`predict`方法来找到最接近的k个邻居，然后根据它们的类别来决定最佳包装方案。

new_box_size = [20, 10, 5] # 新的包装箱尺寸
predicted_package_type = knn.predict([new_box_size])