knn回归预测算法python实例

以下是KNN回归预测算法Python实例：

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。

相关问题

knn回归算法Python实现

K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）回归是一种基于实例的学习方法，它并不构建模型，而是直接预测目标变量的值。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现KNN回归。以下是简单的步骤：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import numpy as np

# 假设我们有训练数据X_train (特征) 和 y_train (标签)
X_train = ... # 二维numpy数组或pandas DataFrame
y_train = ... # 目标变量的一维数组

# 创建KNN回归模型并设置k值（如5）
knn_model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn_model.fit(X_train, y_train)

# 预测新数据点
new_data = ... # 新的数据点，格式应与X_train一致
predicted_value = knn_model.predict(new_data)

在这个过程中，当需要预测新的数值时，KNN会查找训练集中与该样本最近的k个邻居，然后取这k个邻居的平均值作为预测结果。

knn文本分类算法python

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习或非泛化学习，它是一种用于分类和回归的简单算法。在文本分类中，KNN算法可以用于将文本分为不同的类别。下面是一个使用Python实现KNN文本分类算法的例子：

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。