KNN算法用于回归分析

生成数据集

from sklearn.datasets import make_regression
import matplotlib.pyplot as plt# 生成特征数量为1， 噪音为50的数据集
X, y = make_regression(n_features=1, n_informative=1, noise=50, random_state=8)# 散点图
plt.scatter(X, y, c="orange", edgecolor="k")
plt.show()

在这里插入图片描述

回归分析

from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt# 生成特征数量为1， 噪音为50的数据集
X, y = make_regression(n_features=1, n_informative=1, noise=50, random_state=8)# knn 回归分析
reg = KNeighborsRegressor()
reg.fit(X, y)# 预测结果可视化
z = np.linspace(-3, 3, 200).reshape(-1, 1)
plt.scatter(X, y, c="orange", edgecolor="k")
plt.plot(z, reg.predict(z), c="k", linewidth=3)
plt.title("KNN Regressor")
plt.show()

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模型评分

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调低邻居数量

KNN近邻数量默认是5，我们调低为2试试。

from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt# 生成特征数量为1， 噪音为50的数据集
X, y = make_regression(n_features=1, n_informative=1, noise=50, random_state=8)# knn 回归分析
reg = KNeighborsRegressor(n_neighbors=2)
reg.fit(X, y)# 预测结果可视化
z = np.linspace(-3, 3, 200).reshape(-1, 1)
plt.scatter(X, y, c="orange", edgecolor="k")
plt.plot(z, reg.predict(z), c="k", linewidth=3)
plt.title("KNN Regressor")
plt.show()