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。

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knn回归算法Python实现

K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）回归是一种基于实例的学习方法，它并不构建模型，而是直接预测目标变量的值。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现KNN回归。以下是简单的步骤：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import numpy as np

# 假设我们有训练数据X_train (特征) 和 y_train (标签)
X_train = ... # 二维numpy数组或pandas DataFrame
y_train = ... # 目标变量的一维数组

# 创建KNN回归模型并设置k值（如5）
knn_model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn_model.fit(X_train, y_train)

# 预测新数据点
new_data = ... # 新的数据点，格式应与X_train一致
predicted_value = knn_model.predict(new_data)

在这个过程中，当需要预测新的数值时，KNN会查找训练集中与该样本最近的k个邻居，然后取这k个邻居的平均值作为预测结果。

knn算法的python代码

K最近邻（K-nearest neighbors，KNN）算法是种常用的分类和回归算法。它的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本之间的距离，选取距离最近的K个样本作为邻居，然后根据邻居的标签进行投票或者计算平均值来确定待分类样本的类别或者数值。

下面是一个简单的KNN算法的Python代码示例：

import numpy as np
from collections import Counter

def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(y_pred)

    def _predict(self, x):
        distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

使用示例：

# 创建训练集和标签
X_train = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])
y_train = np.array(['red', 'red', 'blue', 'blue', 'red', 'blue'])

# 创建KNN分类器对象
knn = KNN(k=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 创建测试集
X_test = np.array([[1, 1], [2, 3], [6, 9], [8, 9]])

# 预测测试集的标签
y_pred = knn.predict(X_test)

print(y_pred)  # 输出预测结果

希望以上代码能够帮助到你！