python KNN多分类 sklearn 嵌入式

在Python中，可以使用scikit-learn库的SVC模块来实现KNN多分类算法。下面是一些示例代码，可以作为参考：

引用中的代码展示了使用SVC模块实现KNN分类算法的示例。首先，通过使用numpy库加载训练和测试数据。然后，创建一个SVC对象，并设置参数。接下来，使用LeaveOneOut交叉验证方法进行交叉验证，并计算模型的准确率。

引用中的代码展示了另一种交叉验证方法，即打乱划分交叉验证。同样，首先加载数据，然后创建SVC对象并设置参数。接下来，使用KFold交叉验证方法进行交叉验证，并计算模型的准确率。

综上所述，可以使用scikit-learn库的SVC模块和不同的交叉验证方法来实现KNN多分类算法。你可以根据自己的需求选择适合的交叉验证方法。希望这些代码对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python运用sklearn实现KNN分类算法](https://download.csdn.net/download/weixin_38607864/12858810)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [sklearn-SVM 模型保存、交叉验证与网格搜索](https://blog.csdn.net/qq_45100200/article/details/119907958)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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