KNN回归,PYTHON

KNN回归是一种基于邻居的非参数回归方法，它的原理是通过找到与目标样本最近的k个邻居样本来预测目标样本的输出值。在KNN回归中，k的取值通常是一个超参数，需要通过交叉验证等方法来确定。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的KNeighborsRegressor类来实现KNN回归。具体的步骤如下：

1. 导入库和数据集

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

2. 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 构建KNN回归模型

knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

4. 训练KNN回归模型

knn.fit(X_train, y_train)

5. 预测测试集的输出值

y_pred = knn.predict(X_test)

6. 计算模型的性能指标

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)
print("R2 score:", r2)

上述代码演示了KNN回归在波士顿房价数据集上的应用，你可以根据自己的实际需求进行修改和优化。