sklearn knn

sklearn中的KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基于邻居的分类算法。它通过计算待分类样本与训练集中样本之间的距离，并选择距离最近的K个邻居来进行分类。KNN使用多数表决的方式确定待分类样本所属的类别。

在使用sklearn库进行KNN分类时，可以使用KNeighborsClassifier类来构建模型。KNeighborsClassifier类的参数可以根据具体需求进行调整。其中，n_neighbors参数表示选择最近邻居的数量，weights参数表示用于预测的邻居权重的计算方法，algorithm参数表示用于计算最近邻居的算法，leaf_size参数表示叶子节点数量的阈值，p参数表示用于计算距离的度量方式，metric参数表示用于计算距离的度量函数。

为了评估KNN分类的准确度，可以使用交叉验证等方法进行模型评估。通过比较预测结果与实际标签的差异，可以得到分类的准确度。