KNeighborsRegressor中的weights值是什么意思

在KNeighborsRegressor中，weights参数用于指定每个邻居对于预测值的贡献程度。具体来说，weights参数有以下三种取值：

- uniform：表示所有邻居对于预测值的贡献程度相同，即所有邻居的权重都为1。
- distance：表示邻居对于预测值的贡献程度与距离成反比，即距离越近的邻居对于预测值的贡献越大。
- 自定义函数：可以通过自定义函数来指定邻居对于预测值的贡献程度，函数的输入为距离，输出为权重。

一般来说，如果数据集中存在噪声或者异常值，可以考虑使用distance权重，以便让距离较近的邻居对于预测值的贡献更加显著。如果数据集中没有噪声或者异常值，可以考虑使用uniform权重。自定义函数可以根据实际情况来进行设置。

相关问题

KNeighborsRegressor有什么超参数需要设置

KNeighborsRegressor是一种基于KNN算法的回归模型。它有几个需要设置的超参数，包括：

1. n_neighbors：即KNN算法中的k值，表示选择最近的k个邻居参与预测。默认值为5。
2. weights：KNN算法中的权重函数，可以是'uniform'（所有邻居权重相同）或'distance'（邻居的权重与其距离的倒数成反比）。默认值为'uniform'。
3. algorithm：用于计算最近邻的算法。可以是'auto'（自动选择最合适的算法），'ball_tree'（球树算法），'kd_tree'（KD树算法），'brute'（暴力搜索算法）。默认值为'auto'。
4. leaf_size：仅在使用BallTree或KDTree算法时有用。表示叶子节点的大小。默认值为30。
5. p：用于Minkowski距离计算的指数参数。当p=1时，为曼哈顿距离；当p=2时，为欧几里得距离。默认值为2。
6. metric：用于距离度量的函数。可以是'minkowski'、'manhattan'、'euclidean'、'chebyshev'、'minkowski'、'wminkowski'或'seuclidean'。默认值为'minkowski'。

这些超参数设置的好坏直接影响了模型的预测性能，需要根据数据集的特点和实际需求进行调整。

#weight knn with distance """ 使用weights参数选择加权平均 最后，我们使用fit方法训练模型 使用predict方法预测测试集中每个数据点的评分 并输出预测结果 """ # 创建KNN模型，并选择加权平均 wknn = KNeighborsRegressor(weights='distance') # 交叉验证，寻找最佳的k值 for k in k_range: wknn.n_neighbors = k scores = cross_val_score(wknn, X, y, cv=10, scoring='neg_mean_squared_error') k_scores.append(np.mean(scores))

好的，根据你提供的代码，我可以看出你正在使用加权KNN算法对电影评分数据进行预测，而且你还使用了交叉验证来确定最佳的近邻数。

具体来说，你使用了sklearn中的KNeighborsRegressor模型，并将weights参数设置为'distance'，这意味着你使用距离的倒数来作为加权因子。然后，你使用了一个for循环来迭代不同的k值，通过交叉验证来评估每个k值的性能，并将平均得分存储在k_scores列表中。

最后，你可以使用fit方法来训练模型，然后使用predict方法来预测测试集中每个数据点的评分，并输出预测结果。

需要注意的是，由于你使用的是负均方误差（neg_mean_squared_error）作为评估指标，所以k_scores列表中存储的是负数。如果你想将其转换为正数，则可以使用np.abs函数。

希望这样能够帮助你回答问题。如果你有任何其他问题，请随时问我。