k近邻回归算法python代码
时间: 2023-10-03 07:07:20 浏览: 61
以下是使用sklearn库实现k近邻回归算法的Python代码:
```python
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 k近邻算法代码实现
Python中的k近邻算法(k-nearest neighbors algorithm)是一种基本的分类和回归方法,它通过衡量数据之间的距离来预测新数据的类别。下面是一个简单的Python代码实现k近邻算法:
```python
import numpy as np
# 计算两个样本之间的欧氏距离
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):
# 计算样本x与所有训练样本之间的距离
distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
# 根据距离排序,获取最近的k个训练样本的类别
k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
# 统计最近k个样本中出现次数最多的类别
most_common = np.argmax(np.bincount(k_nearest_labels))
return most_common
```
在上面的代码中,首先定义了一个计算欧氏距离的函数`euclidean_distance`,它用于衡量两个样本之间的距离。然后定义了一个`KNN`类,其中`fit`方法用于接收训练数据和标签,`predict`方法用于接收待预测样本并返回预测结果,`_predict`方法用于预测单个样本的类别。
在使用k近邻算法时,首先需要创建`KNN`对象并调用`fit`方法传入训练数据和标签。然后可以调用`predict`方法传入待预测样本,它会返回预测结果。
这只是一个简单的k近邻算法实现,可能存在一些缺陷和改进的空间。但它可以作为理解k近邻算法的基础,并可以根据具体需求进行修改和扩展。
k近邻算法Python实现
k近邻算法(k-Nearest Neighbor,k-NN)是一种基本的分类和回归方法,它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
以下是一个简单的k近邻算法Python实现:
```python
import numpy as np
from collections import Counter
def knn(X_train, y_train, x, k):
distances = [np.sqrt(np.sum((x - x_train) ** 2)) for x_train in X_train]
nearest = np.argsort(distances)
top_k = [y_train[i] for i in nearest[:k]]
votes = Counter(top_k)
return votes.most_common(1)
# 示例
X_train = np.array([[1, 2], [1, 4], [2, 1], [4, 2], [4, 4]])
y_train = ['A', 'A', 'B', 'B', 'B']
x = np.array([3, 2.5])
print(knn(X_train, y_train, x, k=3))
```
在上述代码中,`X_train`是训练集数据,`y_train`是训练集标签,`x`是待分类的数据点,`k`表示选取的最近邻个数。
函数首先计算待分类数据点与训练集中所有数据点的距离,并将距离从小到大排序。然后选择距离最小的前k个数据点,并统计它们所属的类别。最后返回出现次数最多的类别作为预测结果。