头歌sklearn实现knn算法

在Python的Scikit-learn库中，K-Nearest Neighbors (KNN) 算法是一种常用的机器学习分类和回归方法。首先，你需要安装scikit-learn库，如果你还没有安装，可以使用pip install scikit-learn命令。

以下是使用scikit-learn实现KNN的基本步骤：

1. 导入库：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

2. 加载数据集或准备数据：

   from sklearn.datasets import load_iris
   data = load_iris()
   X = data.data
   y = data.target

3. 创建KNN模型并设置邻居数（k值）：

   k = 3
   knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)

4. 训练模型：

   knn_model.fit(X, y)

5. 预测新数据：

   new_data = ... # 新的数据点
   prediction = knn_model.predict(new_data)

6. 评估性能（如果需要）：

   from sklearn.metrics import accuracy_score
   print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))