📚KNN算法Python实现📊

发布时间：2025-03-18 03:09:16来源：网易

今天来聊聊K-近邻算法（KNN），一个简单又实用的机器学习方法！它通过计算数据点之间的距离来分类或回归，非常适合初学者入门。😊

首先，我们需要准备数据。假设你有一组二维坐标点和对应的标签，比如水果的重量和颜色值，用来判断它是苹果还是橙子。接着，用`scikit-learn`库轻松实现：

```python

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)

```

运行后，模型会根据最近的三个邻居来预测测试集的结果！🎉

最后，别忘了评估模型表现哦！可以使用混淆矩阵或准确率来检验效果。📊

KNN不仅代码简洁，而且直观易懂，是学习机器学习的理想起点。快动手试试吧！🚀✨

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