kNN（K-Nearest Neighbors）是一種簡(jiǎn)單且強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，廣泛應(yīng)用于分類和回歸任務(wù)中。它的核心思想是通過測(cè)量不同樣本之間的距離來判斷它們的相似性，并基于“近朱者赤”的原則進(jìn)行預(yù)測(cè)。簡(jiǎn)單來說，就是找到數(shù)據(jù)集中與目標(biāo)點(diǎn)最接近的K個(gè)鄰居，然后根據(jù)這些鄰居的類別或值來決定目標(biāo)點(diǎn)的輸出。

那么，如何用Python實(shí)現(xiàn)呢？首先，你需要準(zhǔn)備一個(gè)數(shù)據(jù)集，比如經(jīng)典的Iris花卉數(shù)據(jù)集。接著，使用`sklearn`庫(kù)加載數(shù)據(jù)并劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集。接下來，利用歐氏距離或其他距離公式計(jì)算每個(gè)樣本與其他樣本的距離，排序后選取最近的K個(gè)鄰居。最后，通過投票法（分類任務(wù)）或平均法（回歸任務(wù)）完成預(yù)測(cè)！

?? 小貼士：選擇合適的K值至關(guān)重要！過小可能導(dǎo)致過擬合，過大則可能欠擬合。嘗試用交叉驗(yàn)證調(diào)整參數(shù)吧！??

快拿起你的筆記本，一起探索這個(gè)有趣的算法吧！????