sklearn库中knn算法

在sklearn库中，knn算法可以通过调用KNeighborsClassifier或KNeighborsRegressor实现。KNeighborsClassifier用于分类问题，KNeighborsRegressor用于回归问题。

具体使用方法如下：

1. 导入库

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier, KNeighborsRegressor

2. 创建模型

# 分类问题
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 回归问题
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

其中，n_neighbors表示KNN算法中选取的最近邻个数。

3. 拟合数据

knn.fit(X_train, y_train)

其中，X_train和y_train分别为训练数据的特征和标签。

4. 预测结果

y_pred = knn.predict(X_test)

其中，X_test为测试数据的特征，y_pred为预测结果。

除此之外，sklearn库中还提供了其他参数和方法，如距离度量方法、权重系数等，可以根据具体需求进行调整。