knn回归预测算法python实例
时间: 2023-10-16 13:11:00 浏览: 52
以下是KNN回归预测算法Python实例:
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
# 创建训练数据
X_train = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y_train = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 创建KNN回归模型
k = 3
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测
X_test = np.array([[6], [7], [8]])
y_pred = knn.predict(X_test)
# 输出预测结果
print("预测结果:", y_pred)
```
输出:
```
预测结果: [7. 8. 9.]
```
以上是一个简单的KNN回归预测算法的Python实例。首先,我们创建了一些训练数据,然后使用sklearn.neighbors库中的KNeighborsRegressor类创建KNN回归模型。接着,使用fit()方法训练模型,然后使用predict()方法预测结果。输出预测结果即可。
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```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 训练数据
train_data = ['This is a positive sentence', 'This is a negative sentence', 'This is another positive sentence', 'This is another negative sentence']
train_labels = ['positive', 'negative', 'positive', 'negative']
# 测试数据
test_data = ['This is a sentence to be classified']
# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_data)
test_vectors = vectorizer.transform(test_data)
# KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(train_vectors, train_labels)
# 预测
predicted_label = knn.predict(test_vectors)
print(predicted_label)
```
上述代码中,我们首先定义了训练数据和标签,然后定义了测试数据。接着,我们使用TfidfVectorizer对文本进行特征提取,将文本转换为向量。然后,我们使用KNeighborsClassifier定义了一个KNN分类器,并使用fit()方法将训练数据和标签传递给分类器进行训练。最后,我们使用predict()方法对测试数据进行分类,并输出预测结果。
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3. 数据划分:将数据集划分为训练集和测试集。
4. 训练模型:使用KNN算法对训练集进行训练,找出最近的K个数据点。
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