knn算法python代码sklearn

以下是使用 scikit-learn 库实现 KNN 算法的 Python 代码示例:

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 评估模型
from sklearn.metrics import accuracy_score
print(accuracy_score(y_test, y_pred))

其中 `X_train` 和 `y_train` 是训练数据的特征和标签, `X_test` 和 `y_test` 是测试数据的特征和标签, `n_neighbors` 是设定的近邻数量.

相关问题

knn算法 python sklearn

KNN（K-最近邻算法）是一种基本的分类和回归算法，可以使用Python的Scikit-learn库来实现。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建一个KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 加载数据集
X = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]

# 训练模型
knn.fit(X, y)

# 预测新数据
print(knn.predict([[1.1]]))

在这个例子中，我们使用KNeighborsClassifier类创建了一个k=3的KNN分类器。然后，我们加载一个简单的数据集X和y，其中X是一个一维数组，y是对应的标签。我们使用fit()方法拟合模型，并使用predict()方法对新数据进行预测。

希望这对你有所帮助！

knn算法python代码

下面是一个使用 Scikit-learn 库实现 KNN 算法的 Python 代码示例：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 创建 KNN 模型，K=3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

注意，在实际使用 KNN 算法时，需要进行特征缩放等预处理，并且需要通过交叉验证等方法来选择最优的 K 值。