python knn

Python KNN分类算法是一种常用的机器学习算法，用于分类问题。它通过计算样本之间的距离，找到离待分类样本最近的k个训练样本，然后根据这k个样本的标签来判断待分类样本的类别。[1]

在Python中，可以使用scikit-learn库来实现KNN算法。该库提供了KFold和cross_val_score()函数来进行交叉验证，以评估模型的性能。KFold函数用于生成折叠，而cross_val_score函数则用于计算每个折叠上模型的准确率。可以根据模型的表现选择最佳的K值或其他参数。

另外，你可以使用KNN算法对Pima印第安人的糖尿病进行预测。可以使用pandas库读取数据，并使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类来构建KNN模型。通过训练模型并使用测试数据集对其进行评估，可以得出模型的准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python KNN分类算法学习](https://download.csdn.net/download/weixin_38565818/12871372)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [knn(k近邻算法)——python](https://blog.csdn.net/qq_25990967/article/details/122748881)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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