💻数据科学小课堂：探索K近邻(KNN)算法🧐
发布时间：2025-04-08 02:46:40来源：
K近邻（KNN）算法是一种简单却强大的分类与回归方法，广泛应用于机器学习领域。它基于“物以类聚”的思想，通过计算样本间的距离来判断新数据点的归属。🤔
核心原理在于：给定一个测试样本，算法会找到训练集中与其最接近的K个邻居，并根据这K个邻居的类别或值进行预测。常见的距离度量包括欧氏距离和曼哈顿距离。🎯
用Python实现KNN并不复杂！以下是关键步骤：
1️⃣ 导入必要的库，如`numpy`和`sklearn`；
2️⃣ 加载并预处理数据；
3️⃣ 初始化模型并设置K值；
4️⃣ 使用`fit()`训练模型；
5️⃣ 调用`predict()`进行预测。
示例代码如下：
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
X = [[1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1]
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
model.fit(X, y)
print(model.predict([[1.5]]))
```
KNN的优点是易于理解且无需复杂的参数调整，但缺点是对大数据集效率较低，且对噪声敏感。因此，合理选择K值和优化特征至关重要。💡
掌握KNN，你也能轻松搞定分类任务！🚀
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