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k近邻（k-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基础且易于理解的分类和回归方法。以下是KNN构造函数中常见参数及其意义的详解：n_nei...

k近邻（k-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基础且易于理解的分类和回归方法。以下是KNN构造函数中常见参数及其意义的详解：n_neighbors（k值）意义指定了用于预测的近邻样本的数量。换句话说，当我们要预测一个样本的类别或值时，会考虑离它最近的个样本的类别或值取值整数，通常大于等于1。选择合适的k值很重要，k值太小可能导致过拟合，k值太大可能导致欠拟合weights意义用于确定近邻样本的权重取值algorithm意义用于计算最近邻的算法取值leaf_size意义传递给BallTree或KDTree的参数，影响树构建的细节和查询速度取值整数，通常大于0。较小的可能导致更快的查询速度，但可能需要更多的内存来存储树p意义用于计算样本间距离的幂。当p=1时，使用曼哈顿距离；当p=2时，使用欧氏距离取值整数或浮点数，通常大于等于1metric意义用于计算样本间距离的函数或字符串取值以上就是k近邻构造函数中常见参数及其意义的详解。在实际应用中，需要根据具体的数据和任务选择合适的参数值。