请给我一个KNN模型的调参代码，并给出实际应用代码流程

在机器学习中，K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基于实例的学习方法，它并不涉及训练过程，而是通过计算新数据点与训练集中每个样本之间的距离来进行预测。以下是使用Python的sklearn库实现KNN模型的基本调参和应用流程：

# 导入必要的库
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据集（假设数据在data.csv文件中）
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target_column', axis=1)  # 特征列
y = data['target_column']  # 目标变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier()

# 选择要搜索的参数网格（这里以n_neighbors为例）
param_grid = {'n_neighbors': [3, 5, 7, 9], 'weights': ['uniform', 'distance']}

# 使用GridSearchCV进行参数搜索
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5)  # 交叉验证次数
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 获取最佳参数和对应的最佳分数
best_params = grid_search.best_params_
best_score = grid_search.best_score_

# 使用最佳参数建立模型
knn_best = KNeighborsClassifier(**best_params)
knn_best.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predictions = knn_best.predict(X_test)

# 应用流程总结：
# 1. 数据预处理
# 2. 划分数据集（训练集和测试集）
# 3. 初始化并设置参数网格
# 4. 使用GridSearchCV进行参数搜索
# 5. 训练模型（使用最佳参数）
# 6. 验证模型性能（如评估准确率、AUC等）
# 7. 进行预测