python 机器学习 knn

KNN（K-最近邻算法）是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归问题。在Python中，scikit-learn是一个常用的机器学习库，它包含了KNN算法的实现。以下是一个简单的例子，展示了如何使用scikit-learn中的KNN算法进行分类：

# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

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

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在上面的代码中，我们使用了鸢尾花数据集作为例子。首先，我们加载数据集并将其分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个KNN分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集对模型进行测试，并计算出模型的准确度。

需要注意的是，KNN算法的性能高度依赖于数据集的质量和特征选择。因此，在实际应用中，需要仔细选择特征和参数，以获得最佳的性能。