knn python算法

KNN算法是一种常用的分类和回归方法，其全称为K-Nearest Neighbor，即K近邻算法。它的基本思想是在数据集中找到与新数据最接近的K个样本，然后将新数据归为K个样本中出现次数最多的类别（或平均值）。

在Python中，我们可以使用Scikit-learn库来实现KNN算法。具体步骤如下：

1.导入库和数据集

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=0)

2.建立模型并训练

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

3.预测并评估模型

print("测试集精度: {:.2f}".format(knn.score(X_test, y_test)))

相关问题

python分类算法_用Python实现KNN分类算法

好的，下面是用 Python 实现 KNN 分类算法的步骤：

1. 导入必要的库

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

2. 加载数据集

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 数据预处理

X = data.iloc[:, :-1].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)

4. 训练模型

k = 5 # 取 k=5
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
classifier.fit(X_train, y_train)

5. 预测结果

y_pred = classifier.predict(X_test)

6. 计算准确率

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

以上是用 Python 实现 KNN 分类算法的基本步骤，具体实现可以根据实际情况进行调整和优化。

knn回归算法python代码

可以如下实现：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

# 训练集数据和标签
X_train = [[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]]
y_train = [0, 1, 2, 3]

# 创建模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=2)

# 拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
X_test = [[0.5, 0.5], [2.5, 2.5]]
y_pred = knn.predict(X_test)

print('预测值：', y_pred)

希望对您有帮助。