KNN（最邻近规则分类）+决策树 （入门）

一、最临近规则分类（KNN） KNN：通过计算分类数据点，与已有数据集中的所有数据点的距离。取距离最小的前K个点，根据“少数如从多数”的原则，将这个数据点划分为出现次数最多的哪个类别。 如图： 上代码：（一个超级简单的例子） from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #创建数据集x 和标签y x = [[0],[1],[2],[3]] y

>>阅读原文<<