python尝试K近邻时报错name 'neighbours' is not defined怎么解决

当你尝试使用K近邻算法时，出现错误“name 'neighbours' is not defined”，这意味着你在尝试使用名为“neighbours”的变量或函数，但该变量或函数没有被定义或声明。要解决此错误，你需要定义或声明“neighbours”变量或函数，然后再使用它。

以下是一个使用K近邻算法并定义“neighbours”变量的示例：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

neighbours = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

在这个示例中，我们首先从sklearn.neighbors模块导入了KNeighborsClassifier类，然后定义了一个名为“neighbours”的变量并将其设置为一个KNeighborsClassifier对象。请注意，这里的“neighbours”变量只是一个名称，你可以自由选择其他名称。

如果你仍然遇到问题，请提供更多上下文或代码，以便我更好地帮助你。

相关问题

def update_neighbours(self, grid): self.neighbours = [] if self.row < self.total_rows - 1 and not grid[self.row + 1][self.col].is_barrier(): # 下 self.neighbours.append(grid[self.row + 1][self.col]) if self.row > 0 and not grid[self.row - 1][self.col].is_barrier(): # 上 self.neighbours.append(grid[self.row - 1][self.col]) if self.col < self.total_rows - 1 and not grid[self.row][self.col + 1].is_barrier(): # 右 self.neighbours.append(grid[self.row][self.col + 1]) if self.col > 0 and not grid[self.row][self.col - 1].is_barrier(): # 左 self.neighbours.append(grid[self.row][self.col - 1])解释这段代码

这段代码是一个寻路算法中的一个节点类的方法，用于更新当前节点的邻居列表。其中，参数 `grid` 是一个二维列表，表示整个地图；`self.row` 和 `self.col` 分别表示当前节点在 `grid` 中的行和列索引。`self.total_rows` 是地图总行数，其值需要在节点类中进行初始化。

接下来，代码通过判断当前节点的四个方向是否存在障碍物来更新当前节点的邻居列表。如果当前节点下方没有障碍物（即 `not grid[self.row + 1][self.col].is_barrier()` ），则将当前节点的下方节点添加到邻居列表中（即 `self.neighbours.append(grid[self.row + 1][self.col])`）。如果当前节点上方没有障碍物，则将上方节点添加到邻居列表中。同理，如果当前节点右侧和左侧没有障碍物，则将右侧和左侧节点添加到邻居列表中。

最终，这个方法会返回当前节点的邻居列表，供后续的寻路算法使用。

We will use the pima data from last year DATA2002 lab. This dataset is originally from the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases. The dataset’s objective is to diagnostically predict whether or not a patient has diabetes, based on certain diagnostic measurements included in the dataset. Here, we will use k-nearest neighbours as the classification method, but you may work through this section using any classifier you wish. We have provided code for the initial processing of the data.

您好，由於DATA2002实验室最近提供的Pima数据集来自美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所，它的目标是根据数据集中包含的某些诊断测量来判断患者是否患有糖尿病。在这里，我们将使用k-近邻分类方法，但您也可以使用您想用的任何分类器来完成本节的内容。我们已经为数据的初始处理提供了代码。