KNN學習筆記

knn演算法

有監督學習演算法：現有一組資料來源，含多個特徵值，每個特徵值的樣本對應乙個標籤。

現在輸入一組特徵值，需要得到**值。

在資料來源中尋找k個距離最近的資料，進行分類。

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import kneighborsregressor
# 讀取資料
data = np.read_csv('./listing.csv')
features= ['accommodates','bedrooms','bathrooms','beds','price','minimum_nights','maximum_nights','number_of_reviews']
selected_data = data[features]
# 訓練集合
train_set = selected_data[:2000]
# 測試集合
text_set = selected_data[2000:]
knn = kneighborsregressor()
# 開始訓練
knn.fit(train_set[features],train_set['price'])  # 輸入樣本與標籤訓練模型，擬合乙個函式
predict = knn.predict(test_set[features])  # 輸入特徵向量，求測試集與樣本集的歐氏距離，找出k個最近的進行'price'**
# 畫出對比圖
過程，讀取資料，選取部分特徵，將資料分為訓練集合合測試集合，使用knn訓練並用測試集合特徵值去**，得到一組**的資料。
				
KNN學習筆記
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KNN學習筆記
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機器學習實戰《學習筆記》  KNN
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