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

sklearn实现knn算法

可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现knn算法。下面给出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iris数据集
iris = load_iris()

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)

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

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = knn.predict(X_test)

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

在上面的示例代码中，首先使用`load_iris()`函数加载iris数据集，然后使用`train_test_split()`函数将数据集分割为训练集和测试集。接着创建一个KNeighborsClassifier对象，并使用`fit()`方法对训练集进行训练。最后使用`predict()`方法对测试集进行预测，并使用`score()`方法计算准确率。

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。