导读 大家好！今天咱们一起来玩转机器学习中的经典算法——KNN（K-近邻）！😉 KNN是一种简单又实用的分类方法，特别适合初学者入门。这次我们用...
大家好！今天咱们一起来玩转机器学习中的经典算法——KNN（K-近邻）！😉 KNN是一种简单又实用的分类方法，特别适合初学者入门。这次我们用Python3来实现它，顺便处理一些有趣的先验数据！📊
假设你手头有一些关于水果的数据，比如重量、颜色等特征，现在需要判断一个新的样本是苹果还是橙子。第一步，准备好你的训练集和测试集；第二步，选择合适的K值；最后一步，计算距离并投票决定类别！💪
代码实现起来并不复杂，主要借助NumPy和sklearn库。首先导入必要的模块，然后定义一个函数来加载数据。接着构建KNN模型，设置参数如邻居数量K。运行后你会发现，这个小工具竟然能准确预测新样本的类别！🎉
快来试试吧，说不定还能发现更多有趣的应用场景呢～👀✨
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