数据从我的excel导入然后用这个from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor # 假设已经有历史数据集 train_data 和对应的目标值 train_target # 假设当前数据为 current_data # 训练模型 k = 5 # 设置K值 knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k) knn.fit(train_data, train_target) # 预测当前数据 similar_data_indices = knn.kneighbors([current_data], return_distance=False) similar_data = train_data[similar_data_indices[0]] prediction = knn.predict(similar_data).mean() print("预测值为：", prediction)程序完整代码怎么写

好的，这里是一个完整代码的示例，用于从Excel文件中读取数据，然后使用KNN模型进行预测：

import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

# 从Excel文件中读取数据
filename = 'data.xlsx'
df = pd.read_excel(filename)
train_data = df.iloc[:, :-1]
train_target = df.iloc[:, -1]

# 假设当前数据为 current_data
current_data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 训练模型
k = 5  # 设置K值
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k)
knn.fit(train_data, train_target)

# 预测当前数据
similar_data_indices = knn.kneighbors([current_data], return_distance=False)
similar_data = train_data.iloc[similar_data_indices[0]]
prediction = knn.predict(similar_data).mean()
print("预测值为：", prediction)

在这个代码示例中，我们首先使用pandas库中的read_excel函数从Excel文件中读取数据，并将其分成历史数据 train_data 和对应的目标值 train_target。然后，我们设定当前数据 current_data 的值。接下来，我们创建一个KNN回归模型，并使用历史数据 train_data 和对应的目标值 train_target 来训练模型。在预测时，我们首先使用训练好的模型找到与当前数据最相似的K个历史数据点 similar_data_indices，然后利用这些数据点对应的目标值来进行预测。最后，我们将所有预测结果求平均值作为最终预测结果，并将其输出。