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近邻算法是一种简单而有效的机器学习算法，通常用于分类和回归问题。它的基本思想是根据已知样本的特征，将未知样本分类到与其最近的K个已知样本中。

下面是一个简单的Python实现：

import numpy as np
from collections import Counter

# 定义KNN分类器
class KNNClassifier:
    def __init__(self, k):
        self.k = k

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

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

    def _predict(self, x):
        # 计算距离
        distances = [np.sqrt(np.sum((x - x_train)**2)) for x_train in self.X_train]
        # 获得最近的K个样本
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        # 获得最近的K个样本的标签
        k_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        # 投票获得预测标签
        most_common = Counter(k_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

其中，fit()函数用于训练模型，predict()函数用于预测未知样本的标签，_predict()函数用于计算单个未知样本的预测标签。在_predict()函数中，首先计算未知样本与已知样本之间的距离，然后获得最近的K个样本的标签，最后通过投票的方式确定预测标签。