python KNN重要参数及表示

KNN是一种常见的分类和回归算法，它的基本思想是根据相邻的数据点来进行分类或回归。KNN的重要参数包括：

- n_neighbors：KNN算法中K值，即选择最近的K个邻居进行分类或回归。
- weights：KNN算法中的权重类型，可以是uniform（所有邻居权重相等）或distance（邻居权重与距离成反比）。
- algorithm：KNN算法中的计算方式，可以是ball_tree、kd_tree、brute或auto，其中auto表示根据数据的特征数量和样本数量自动选择最佳算法。
- metric：KNN算法中的距离度量方式，可以是欧几里得距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

下面是一个使用KNN进行分类的示例：

# 导入数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

# 划分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 构建模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform')

# 拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率为：", accuracy)

在这个例子中，我们使用iris数据集进行分类，将数据集划分为训练集和测试集，然后使用KNeighborsClassifier构建KNN模型。在构建KNN模型时，我们指定了K值为5，权重类型为uniform。在拟合模型后，使用predict方法进行预测，最后计算准确率。