请编写一个基于KNN预测空气质量的python代码

好的，以下是基于KNN算法预测空气质量的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import neighbors

# 读取数据
data = pd.read_csv('air_quality.csv')

# 分离出特征和标签
X = data[['temperature', 'humidity', 'wind_speed']]
y = data['air_quality']

# 设置KNN模型
k = 3  # K值
knn = neighbors.KNeighborsRegressor(k, weights='distance')

# 拟合模型
knn.fit(X, y)

# 预测空气质量
X_pred = [[25, 60, 10]]  # 预测数据：温度25℃，湿度60%，风速10km/h
y_pred = knn.predict(X_pred)

print('预测空气质量：', y_pred[0])

解释一下代码：

1. 首先使用Pandas读取`air_quality.csv`这个包含了温度、湿度、风速和空气质量数据的文件；
2. 将特征（即温度、湿度和风速）和标签（即空气质量）分离出来；
3. 设置KNN模型，其中`k`表示K值，即选择离预测数据最近的`k`个样本作为其邻居，并依据邻居距离加权计算预测结果；
4. 使用已有的数据对模型进行拟合训练；
5. 给定预测数据，使用训练好的模型预测其空气质量；
6. 输出预测结果。

以上代码只是一个简单的示例，实际上可以通过更加详细、精细的调参、模型选择以及数据清洗等措施提高模型的预测精度。