各位友友帮帮忙
我现在使用knn回归时，选择了k等于5，对于预测的y我需要找到它的5个最近邻y值，而不是5个最近邻y值的平均值
我想使用knn回归，想得到k个y值，而不是k个y值的均值，怎么实现呀
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- 2021-06-29 09:09回答 2 已采纳 设两个集合的中心点分别为p0和p1表示二元组，方差分别为v0和v1（开方得到标准差），借助于numpy的随机化抽样子模块random很容易得到两个集合，合并为一个样本集。与之对应的标签集也不难制作。之
- 2021-12-11 14:37回答 2 已采纳 y_ture，y_true，两个词
- 2022-10-20 20:16回答 3 已采纳 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl #中文乱码解决
- 2022-10-25 13:18qq_41626672的博客 西南交通大学 机器学习实验3 K均值聚类 （1）了解无监督任务范式概念，掌握聚类思想。（2）掌握K-means算法，编程实现K-means。（3）基于鸢尾花数据集，使用聚类纯度、兰德系数和F1值评测聚类效果。
- 2021-05-29 11:54回答 2 已采纳 excel文件与csv文件不是同一种格式，你这里使用的是csv方式读取了.xls（excel）文件，自然会报错。 解决方式是使用pandas.read_excel()，读取excel文件。该函数的使
- 回答 3 已采纳 1 Data Preparation pareto displays the first 95% of the cumulative distribution, some elements in y
- 2022-04-03 18:39回答 2 已采纳 KNN是需要训练集的，只是不需要训练算法而已。KNN的原理是找到数据库里和输入样本最近的几个样本，用它们的标签来判决输入样本标签，这就需要一个存在本地的数据库，称之为训练集。按理来说这里没有训练的过程
- 2021-01-14 11:27神楽坂有木的博客 本文根据贪心学院付费课程学习笔记整理而来，参见课程网址：AI教AI。本文github源代码网址：https://github.com/ZhiHuDaShiJie/Fundamentals-of-Machine-Learning/blob/main/2.1%20KNN.ipynbgithub.comhttps://...
- 2022-09-30 18:14回答 5 已采纳 首先，手写识别的关键是特征描述，如果这一步没有做好，用什么方法，怎么调参，也不会有好的结果。将图像像素值直接作为输入向量，原则上是不适当的。推荐实现方法如下：（1）首先，样本均匀，标准化，归一化，这些
- 2023-03-12 14:43回答 2 已采纳 这个错误提示表明，在计算距离的时候使用了字符串类型的数据，而距离计算一般是针对数值型数据的。你需要检查你的数据，看看是否有些特征是字符串类型的，如果有，你需要进行相应的处理，将其转换为数值类型，比如使
- 2021-07-11 23:28回答 1 已采纳 参考GPT和自己的思路： 这段代码是一个MATLAB程序，它包含了一些文件操作和数据处理，整个程序的作用不是很清楚。不过它的基本框架是先读取一组正常数据和一组故障数据，然后对正常数据进行建模和自动数据
- 2018-05-23 16:50zcc_TPJH的博客 k-近邻算法（kNN)，它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将...
- 2022-05-14 21:04回答 1 已采纳 这个建议搭建神经网络来解决，目前TensorFlow，pytorch，paddle等框架入门项目便是手写字体的识别，你可以在他们的官方文档看到完整的代码
- 2020-07-12 19:22Cyril_KI的博客 KNN（K- Nearest Neighbor），即K最邻近算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。简单来说，它是根据“邻近”这一特征来对样本进行分类。
- 2023-04-26 23:48Le0v1n的博客 K-近邻算法、距离度量：曼哈顿距离，切比雪夫距离、K值选择、kd树、鸢尾花种类预测、特征工程、交叉验证、网格搜索、Facebook签到位置、数据分割
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10月7日
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