如果建好一个K近邻模型，如何查看需要哪些输入变量？

在建立一个基于K近邻 (KNN) 的模型时，输入变量通常是特征向量，它们描述了每个样本的数据点。你需要提供一组带有标签的数据集作为训练集，其中包含：

1. **特征列**：这些是用于比较和决定相似性的数值或类别变量。比如在图像识别中，特征可能是像素值；在文本分类中，特征可能是词袋模型或TF-IDF向量。

2. **目标变量**：这是每个样本对应的类别标签，用于学习和预测新的实例。

在Python的scikit-learn库中，建立KNN模型（如`KNeighborsClassifier`或`KNeighborsRegressor`）时，不需要直接指定输入变量，因为你只需要提供训练数据集，比如`fit`方法接收的是`X`（特征矩阵）和`y`（目标变量数组）：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 假设你已经有了一个名为df的数据框，其中包含特征列（X）和标签列（y）
X_train = df.drop('target_column', axis=1)  # 特征列
y_train = df['target_column']  # 标签列

knn_model = KNeighborsClassifier()
knn_model.fit(X_train, y_train)

当你准备好一个新的输入样本进行预测时，也需要提供这些相同的特征变量。