neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度：",knn.score(x_test,y_test)) print("KNN 泛化精度：",knn.score(x_train,y_train))代码解释

这是一个使用K近邻算法进行分类的代码，其中neighbors表示K近邻算法中的K值，即选取最近的几个样本进行分类决策。x_train和y_train分别表示训练数据的特征和标签，x_test和y_test分别表示测试数据的特征和标签。knn.fit(x_train,y_train)表示使用训练数据进行模型训练，knn.score(x_test,y_test)表示使用测试数据进行模型评估，返回的是预测准确率。knn.score(x_train,y_train)表示使用训练数据进行模型评估，返回的也是预测准确率。