最近邻分类器python怎么实现？

实现近邻分类器。

1.加载数据集

port load_iris

iris = load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

2.划分训练集和测试集

接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。我们将使用75%的数据作为训练集，25%的数据作为测试集。

odelport_test_splitdom_state=42)

3.训练模型

现在，我们可以使用KNeighborsClassifier类来训练近邻分类器。我们将使用k=3作为参数。

eighborsport KNeighborsClassifierneighbors=3)n)

现在，我们可以使用训练好的模型来预测测试集中的数据。

n.predict(X_test)

5.评估模型

，我们可以使用准确率来评估模型的性能。我们得到了97%的准确率。

etricsport accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)tat(accuracy 100))

库，我们可以轻松地实现近邻分类器，并对其性能进行评估。

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