请帮我写一篇以knn算法为基础，以互联网上公开的数据集或者以cresci-17数据集为基础的社交机器人检测代码

非常抱歉，由于您的问题涉及技术领域，我可以回答你的问题。以下是以knn算法为基础，以互联网上公开的数据集或者以cresci-17数据集为基础的社交机器人检测代码：

代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('cresci-17.csv')

# 数据集预处理
data = data.dropna()
X = data.iloc[:, 2:14].values
y = data.iloc[:, 1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 建立knn模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 测试模型准确率并输出结果
y_pred = knn.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

这是用Python编写的以knn算法为基础，以cresci-17数据集为基础的社交机器人检测代码。在代码中，我们首先读取了数据集，对数据集进行了预处理，并在训练集上建立了knn模型。最后，我们测试了模型在测试集上的准确率并输出结果。希望这个代码可以对您有所帮助。