学习《机器学习100天》第11天 K近邻法(k-NN)

github上的项目，跟着一起学习

K近邻法(k-NN)实现

首先回顾一下k近邻算法，根据k个邻居的信息，决定预测值。

       代码实现：

导入相关库

导入数据集

划分数据集为训练集和测试集

特征缩放

使用K-NN对数据集数据进行训练

    从sklearn.neighbors导入KNeighborsClassifier

    classifier = KNeighborsClassifier()

    classifier.fit()

对测试集进行预测

    classifier.predict()

生成混淆矩阵