?? kNN算法基本原理與Python代碼實踐 ??
發(fā)布時間：2025-03-20 20:48:08來源：
kNN（K-Nearest Neighbors）是一種簡單且強大的機器學習算法，廣泛應用于分類和回歸任務中。它的核心思想是通過測量不同樣本之間的距離來判斷它們的相似性，并基于“近朱者赤”的原則進行預測。簡單來說，就是找到數(shù)據(jù)集中與目標點最接近的K個鄰居，然后根據(jù)這些鄰居的類別或值來決定目標點的輸出。
那么，如何用Python實現(xiàn)呢？首先，你需要準備一個數(shù)據(jù)集，比如經(jīng)典的Iris花卉數(shù)據(jù)集。接著，使用`sklearn`庫加載數(shù)據(jù)并劃分訓練集與測試集。接下來，利用歐氏距離或其他距離公式計算每個樣本與其他樣本的距離，排序后選取最近的K個鄰居。最后，通過投票法（分類任務）或平均法（回歸任務）完成預測！
?? 小貼士：選擇合適的K值至關(guān)重要！過小可能導致過擬合，過大則可能欠擬合。嘗試用交叉驗證調(diào)整參數(shù)吧！??
快拿起你的筆記本，一起探索這個有趣的算法吧！????
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