KNN绘制特征重要程度排名

KNN（K-最近邻）算法本身并没有提供直接获取特征重要性的属性。因为 KNN 是一种基于实例的学习方法，它使用特征之间的距离来进行分类或回归，而不是通过特征的权重来评估重要性。

然而，你可以使用特征的方差或标准差作为一种衡量特征重要性的指标。具有较大方差或标准差的特征更具有区分性，可能对模型的结果产生更大的影响。

以下是一个示例代码来计算特征的方差并绘制特征重要程度排名：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算特征的方差
variances = np.var(X, axis=0)

# 获取特征名称
feature_names = df.columns.tolist()  # 假设你的数据是使用 Pandas 的 DataFrame 存储的

# 对特征方差进行排序
indices = np.argsort(variances)[::-1]

# 绘制特征重要程度排名条形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.title("Feature Importance Ranking")
plt.bar(range(len(indices)), variances[indices])
plt.xticks(range(len(indices)), [feature_names[i] for i in indices], rotation=45)
plt.xlabel("Feature")
plt.ylabel("Variance")
plt.show()

通过以上代码，你可以获得一个特征重要程度排名的条形图，其中 x 轴表示特征名称，y 轴表示特征的方差。请确保 `feature_names` 列表与数据的特征顺序一致，以正确地显示特征名称。你也可以使用标准差等其他指标来衡量特征的重要性，具体根据你的需求来选择。