knn算法Scikit-learn实现csv

K-近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基于实例的学习方法，在Scikit-learn库中很容易实现。以下是使用Python和Scikit-learn处理CSV文件并在KNN上进行分类的一个简单例子：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载数据
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 替换为你的CSV文件路径
X = data.drop('target_column', axis=1)  # 假设目标列名为'target_column'
y = data['target_column']

# 数据预处理：归一化数据
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)  # 设置邻居数

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 评估模型
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 如果需要调整K值，可以循环尝试不同的k值并比较效果

在这个示例中，你需要替换`'your_dataset.csv'`和`'target_column'`为实际的文件名和目标列名。`n_neighbors`参数可以根据需求设置。最后，通过`classification_report`函数查看模型的精度、召回率等指标。