初探K近邻算法与Scikit-learnAPI

Scikit-learn是Python中非常流行的机器学习库，它提供了简单且高效的数据挖掘和数据分析工具。该库支持多种机器学习算法，包括监督学习和无监督学习。

当前稳定版本为0.24.2（请注意，版本可能会更新，建议访问官方文档获取最新信息）。

安装Scikit-learn

安装Scikit-learn可以通过pip命令轻松完成：

pip3 install scikit-learn

为了验证安装是否成功，可以在Python环境中尝试导入scikit-learn:

import sklearn

注意：安装Scikit-learn之前，请确保已安装NumPy和SciPy等依赖库。

Scikit-learn的主要功能

• 提供广泛的机器学习算法，如分类、回归、聚类等。
• 支持特征选择、预处理、模型选择等数据处理步骤。
• 内置多种评估指标，便于模型性能评估。

Scikit-learn中的K近邻算法由sklearn.neighbors模块提供，其中KNeighborsClassifier用于实现分类任务。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 初始化K近邻分类器，设置邻居数量为2
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)

接下来，我们将通过一个简单的例子来演示如何使用Scikit-learn中的K近邻算法。

数据准备

x = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]

模型训练与预测

# 创建K近邻分类器实例
estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
# 使用训练数据拟合模型
estimator.fit(x, y)
# 预测新数据点的类别
prediction = estimator.predict([[1]])
print(prediction)