from sklearn. neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn. datasets import load digits from s

`from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier` 这行代码导入了 scikit-learn 中的 `KNeighborsClassifier` 类，这是一个基于 K 近邻算法 (k-nearest neighbors) 的分类模型，常用于监督学习任务，如分类。

`from sklearn.datasets import load_digits` 导入了数据集模块，其中包含了常用的手写数字 (`digits`) 数据集，这个数据集通常用于训练和测试简单的图像识别系统。

这两个导入语句结合起来，意味着你可以使用 `load_digits()` 函数加载手写数字数据集，然后创建一个 `KNeighborsClassifier` 模型来进行预测。例如：

# 加载数据集
digits_data = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits_data.data, digits_data.target)

# 创建并初始化 KNN 分类器
knn_model = KNeighborsClassifier()

# 训练模型
knn_model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
predictions = knn_model.predict(X_test)

这里先对数据进行了划分，之后用 `fit()` 方法训练模型，最后通过 `predict()` 方法应用到测试数据上，得到预测结果。