📚KNN算法及Python实现💛

今天来聊聊机器学习中的经典算法之一——KNN（K-近邻）算法！📊 KNN是一种简单且强大的分类与回归方法。它的核心思想是：距离相近的数据点很可能属于同一类别。简单来说，就是通过已知数据点的“邻居”来预测未知数据点的类别。

那么，如何用Python实现呢？👇

首先安装`scikit-learn`库，它是Python中机器学习的必备工具箱！接着，利用`KNeighborsClassifier`类即可轻松搭建KNN模型。代码示例如下：

```python

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

X = [[0], [1], [2], [3]] 特征

y = [0, 0, 1, 1] 标签

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)

knn.fit(X, y)

print(knn.predict([[1.1]])) 预测结果

```

通过调整`n_neighbors`参数，可以改变“邻居”的数量，从而优化模型性能！🎯

KNN的优点是易于理解、实现简单，但缺点是计算复杂度较高，尤其在大数据集上表现欠佳。不过，它依然是初学者入门机器学习的绝佳选择！🌟

💡小贴士：在实际应用中，记得对数据进行归一化处理哦！💪

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