KNN 函数来实现附件Code回归任务 交叉验证和模型验证与评估

要在附件Code中使用KNN函数来进行回归任务的交叉验证和模型验证与评估，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需要的库和模块：

from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这里使用`train_test_split`函数将数据集`X`和目标值`y`划分为训练集和测试集，其中`test_size`参数表示测试集所占的比例。

3. 创建KNN回归模型并进行交叉验证：

knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)
scores = cross_val_score(knn, X_train, y_train, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')

使用`cross_val_score`函数进行交叉验证，其中`cv`参数表示交叉验证的折数，`scoring`参数表示评估指标，这里使用均方误差（Mean Squared Error）作为评估指标。交叉验证会返回每折的评估结果，这里将结果存储在`scores`中。

4. 模型训练和预测：

knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)

使用训练集对KNN模型进行训练，然后对测试集进行预测，将预测结果存储在`y_pred`中。

5. 模型评估：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

使用`mean_squared_error`函数计算预测结果与真实值之间的均方误差，可以根据具体需求选择其他的评估指标。最后，打印出评估结果。

需要注意的是，代码中的`X`和`y`分别表示特征和目标值，需要根据具体的数据进行替换。另外，还可以根据需求调整KNN模型的参数和交叉验证的折数等。