KNN（最鄰近規則分類）+決策樹 （入門）

一、最臨近規則分類（KNN） KNN：通過計算分類數據點，與已有數據集中的所有數據點的距離。取距離最小的前K個點，根據「少數如從多數」的原則，將這個數據點劃分爲出現次數最多的哪個類別。 如圖： 上代碼：（一個超級簡單的例子） from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #創建數據集x 和標籤y x = [[0],[1],[2],[3]] y

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