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！

编写一段knn算法的python代码

当然，我会为您编写一段 k-近邻算法的Python代码！

KNN算法，即k-近邻算法，是一种基本的分类和回归技术。该算法的核心思想是找到离待分类样本最近的k个样本，然后通过这些样本的类别信息对待分类样本进行分类。下面是一段简单的KNN算法的Python实现代码：

import numpy as np
from collections import Counter

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 = []
        for x in X:
            distances = []
            for x_train in self.X_train:
                dist = np.sqrt(np.sum((x - x_train)**2))
                distances.append(dist)

            k_nearest = np.argsort(distances)[:self.k]
            k_labels = [self.y_train[i] for i in k_nearest]
            most_common = Counter(k_labels).most_common(1)
            y_pred.append(most_common[0][0])
        return y_pred

上述代码中，KNN类中定义了三个方法，分别为初始化方法 __init__，训练方法 fit 和预测方法 predict。其中，初始化方法用于设置算法的超参数k，训练方法则是对训练数据 X 和标签 y 进行存储，预测方法则是使用存储的训练数据对测试数据进行预测。在预测方法中，首先计算出测试数据与所有训练数据之间的距离，然后根据距离选择离待分类样本最近的k个样本，并获取这些样本的类别信息，最后使用众数法对待分类样本进行分类。

使用该代码，我们可以对任何数据集进行分类任务的实现。需要注意的是，该算法只适用于小数据集，因为它需要计算测试数据与所有训练数据之间的距离，具有较高的时间复杂度。