knn算法sklearn实现

KNN算法是一种基于实例的学习方法，它的核心思想是通过计算样本之间的距离来确定新样本所属的类别。在sklearn中，可以使用KNeighborsClassifier类来实现KNN算法。下面是一个简单的示例代码：

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

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

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

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))

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算法的sklearn

KNN算法是一种常用的分类算法，全称为K-Nearest-Neighbours Classification。它是一种懒惰学习方法，即基本上不学习，而是根据已有的数据进行预测和分类。KNN算法的基本原理是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

在sklearn库中，我们可以使用KNN算法对数据进行分类。下面是使用sklearn对数据使用KNN算法进行分类的示例代码：

# 导入所需的库
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 导入鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
data = iris.data[:, :2] 
target = iris.target

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

# 使用数据集进行训练
knn.fit(data, target)

# 预测新数据的分类
new_data = [[5.1, 3.5]]
prediction = knn.predict(new_data)
print("预测结果:", prediction)

以上代码导入了鸢尾花数据集，并将其中的前两个特征作为数据，创建了一个KNN分类器对象。然后使用数据集对分类器进行训练，并对新数据进行预测。