不同职业工资数据集knn预测python

好的，我们可以使用Python中的scikit-learn库来实现KNN算法进行工资预测。下面是一个简单的步骤：

1. 导入需要的库和数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

data = pd.read_csv("salary.csv") # 读入数据集

2. 对数据集进行处理：

# 将职业名称转换成数值标签
data['Job'] = pd.factorize(data['Job'])[0]

# 将数据集分为训练集和测试集
X = data.drop('Salary', axis=1)
y = data['Salary']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

3. 创建和训练模型：

# 创建KNN模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

4. 使用模型进行预测：

# 使用模型进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算预测结果的R2分数
r2_score = knn.score(X_test, y_test)
print("R2分数：", r2_score)

注意：在上面的代码中，我们将职业名称转换成了数值标签，这是因为KNN算法需要使用数值数据。如果你的数据集中已经有了数值标签，那么就不需要执行这一步了。

另外，KNN算法的性能很大程度上取决于选择的K值。在上面的代码中，我们将K值设为了5，你可以根据你的数据集进行调整。