sklearn.knn
时间: 2023-08-27 09:05:39 浏览: 40
sklearn.knn是指scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类,它实现了k最近邻算法(k-nearest neighbors algorithm)。K最近邻算法是一种常用的分类算法,它根据样本之间的距离来进行分类。在使用sklearn.knn之前,我们需要先安装好scikit-learn库,并导入所需的库和数据。具体的安装方法可以使用pip或conda来进行安装,如引用\[1\]和引用\[2\]所示。然后,我们可以使用sklearn.neighbors模块中的KNeighborsClassifier类来创建一个K最近邻分类器。在使用KNeighborsClassifier之前,我们还需要对数据进行预处理,如引用\[3\]所示。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于scikit-learn包实现机器学习之KNN(K近邻)-完整示例](https://blog.csdn.net/weixin_30648587/article/details/96382977)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [KNN之iris鸢尾花数据集的分类](https://blog.csdn.net/qq_41481924/article/details/104817675)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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