knnimputer用RMSE寻找合适参数并写出代码

KNNImputer是一种用于填充缺失值的算法，它使用最近邻居的值来填充缺失值。为了寻找最佳的K值，我们可以使用交叉验证技术，通过计算均方根误差（RMSE）来评估模型的性能。

下面是使用KNNImputer和交叉验证技术来寻找最佳K值的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.impute import KNNImputer
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris

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

# 创建一个KNNImputer对象
imputer = KNNImputer()

# 定义一个K值列表，用于尝试不同的K值
k_values = [1, 3, 5, 7, 9]

# 使用交叉验证技术来评估模型的性能
for k in k_values:
    # 设置imputer的参数
    imputer.n_neighbors = k

    # 计算均方根误差
    scores = cross_val_score(imputer, X, y, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5)
    rmse_scores = np.sqrt(-scores)
    print('K = %d, RMSE = %f' % (k, np.mean(rmse_scores)))

在上面的代码中，我们首先加载了Iris数据集，然后创建了一个KNNImputer对象。接下来，我们定义了一个K值列表，用于尝试不同的K值。然后，我们使用交叉验证技术来评估模型的性能，并计算均方根误差。最后，我们输出了每个K值的均方根误差。

运行上面的代码，将输出每个K值的均方根误差。我们可以通过比较均方根误差来选择最佳的K值。