KNN拟合以及预测的Python代码

以下是KNN拟合和预测的Python代码示例：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

# 创建KNN模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)

# 拟合数据
X_train = [[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]]
y_train = [0, 1, 2, 3]
knn.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
X_test = [[1.5, 1.5], [2.5, 2.5]]
y_pred = knn.predict(X_test)

print(y_pred)

输出：

[1. 2.]

这个例子中，我们使用KNN模型拟合了一些二维数据点（X_train）和对应的标签（y_train）。然后我们使用同样的模型对一些新的数据点（X_test）进行预测，输出了预测的标签（y_pred）。

相关问题

SVM和KNN算法结合的Python代码

下面是SVM和KNN算法结合的Python代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 初始化KNN和SVM分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
svm = SVC(kernel='linear', C=0.5)

# 使用训练集拟合分类器
knn.fit(X_train, y_train)
svm.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集预测结果
knn_pred = knn.predict(X_test)
svm_pred = svm.predict(X_test)

# 计算准确率
knn_acc = accuracy_score(y_test, knn_pred)
svm_acc = accuracy_score(y_test, svm_pred)

# 输出准确率
print("KNN准确率：", knn_acc)
print("SVM准确率：", svm_acc)

在这个示例中，我们使用了鸢尾花数据集，将数据集分为训练集和测试集，初始化了KNN和SVM分类器，并使用训练集拟合分类器。然后使用测试集预测结果，并计算准确率。最后输出了KNN和SVM的准确率。

knn回归算法python代码

可以如下实现：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

# 训练集数据和标签
X_train = [[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]]
y_train = [0, 1, 2, 3]

# 创建模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=2)

# 拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
X_test = [[0.5, 0.5], [2.5, 2.5]]
y_pred = knn.predict(X_test)

print('预测值：', y_pred)

希望对您有帮助。