knn sklearn

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。在Python中，可以使用Scikit-learn（简称sklearn）库的neighbors模块来实现KNN算法。

首先，你需要导入所需的库和模块，例如：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

然后，你可以使用KNeighborsClassifier类来创建一个KNN分类器对象，例如：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

这里的n_neighbors参数是指选择最近的几个邻居进行分类，默认为5。

接下来，你可以将用户的报文数据中有用的部分提取出来，并进行数据预处理（例如特征提取、特征缩放等）。

然后，你可以使用fit()方法将数据集（特征矩阵）和对应的标签（目标向量）传入KNN分类器进行训练，例如：

knn.fit(X, y)

这里的X是特征矩阵，y是目标向量。

训练完成后，你可以使用predict()方法对新的报文数据进行分类预测，例如：

prediction = knn.predict(new_data)

这里的new_data是新的报文数据。

最后，你可以通过比较预测结果和真实标签，计算分类的正确度来评估模型的性能。