k近邻回归算法python代码

以下是使用sklearn库实现k近邻回归算法的Python代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

# 创建k近邻回归模型，k取5
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

其中，`X_train`和`y_train`分别是训练数据的特征和标签，`X_test`是测试数据的特征，`y_pred`是模型预测的标签。你需要根据实际情况替换这些变量。如果需要调整k值，可以通过修改`n_neighbors`参数来实现。

相关问题

python代码使用k近邻回归算法，对波士顿房价数据进行预测，并画出真实值与预测值的图像对比图

好的，以下是您所需的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.7 * len(X))
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 构建KNN回归模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 绘制真实值和预测值对比图
plt.plot(y_test, label='true')
plt.plot(y_pred, label='predicted')
plt.legend()
plt.show()

希望能对您有所帮助！

k近邻算法python

k近邻算法是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现k近邻算法。

下面是一个简单的例子：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

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

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 创建分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))

在这个例子中，我们使用了鸢尾花数据集来训练和测试k近邻算法。首先，我们加载数据集并将其分为训练集和测试集。然后，我们创建一个k近邻分类器，并使用训练数据对其进行拟合。最后，我们用测试数据进行预测，并输出模型的准确率。