knn算法python实现多标签

KNN (K-Nearest Neighbors) 算法在Python中实现支持多标签分类通常涉及到对每个样本进行单独预测，因为KNN本质上是基于实例的学习，它不直接处理概率分布。这里是一个简单的步骤概述：

1. 导入所需的库：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

2. 对类别数据进行预处理：

# 假设X_train是特征矩阵，y_train是多标签数组
label_encoder = LabelEncoder()
y_encoded_train = label_encoder.fit_transform(y_train)

3. 创建并训练KNN模型，对于多标签，可以使用`MultiOutputClassifier`封装单个的KNN：

from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 设置邻居数量
multi_knn = MultiOutputClassifier(knn)
multi_knn.fit(X_train, y_encoded_train)

4. 预测新的多标签样本：

X_test = ... # 测试特征
y_pred_encoded = multi_knn.predict(X_test)
y_pred = label_encoder.inverse_transform(y_pred_encoded)

5. 结果评估：

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=label_encoder.classes_))