KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,weights=’uniform’,algorithm=’auto’,leaf_size=30,p=2,metric=’minkowski’,metric_params=None,n_jobs=1,**kwargs)
参数说明：
n_neighbors: int, 可选参数(默认为 5)用于kneighbors查询的默认邻居的数量
weights（权重）: str or callable(自定义类型), 可选参数(默认为 ‘uniform’)
‘uniform’ : 统一的权重. 在每一个邻居区域里的点的权重都是一样的。
‘distance’ : 权重点等于他们距离的倒数。使用此函数，更近的邻居对于所预测的点的影响更大。
[callable] : 一个用户自定义的方法，此方法接收一个距离的数组，然后返回一个相同形状并且包含权重的数组。
algorithm（算法）: {‘auto’, ‘ball_tree’, ‘kd_tree’, ‘brute’}, 可选参数（默认为 ‘auto’）
‘ball_tree’ 是为了克服kd树高纬失效而发明的，其构造过程是以质心C和半径r分割样本空间，每个节点是一个超球体。
‘kd_tree’ 构造kd树存储数据以便对其进行快速检索的树形数据结构，kd树也就是数据结构中的二叉树。以中值切分构造的树，每个结点是一个超矩形，在维数小于20时效率高。
‘brute’ 使用暴力搜索.也就是线性扫描，当训练集很大时，计算非常耗时
‘auto’ 会基于传入fit方法的内容，选择最合适的算法。
leaf_size（叶子数量）: int, 可选参数(默认为 30)
传入BallTree或者KDTree算法的叶子数量。此参数会影响构建、查询BallTree或者KDTree的速度，以及存储BallTree或者KDTree所需要的内存大小。 此可选参数根据是否是问题所需选择性使用。s parameter
p: integer, 可选参数(默认为 2)
用于Minkowski metric（闵可夫斯基空间）的超参数。p = 1, 相当于使用曼哈顿距离 (l1)，p = 2, 相当于使用欧几里得距离(l2) 对于任何 p ，使用的是闵可夫斯基空间(l_p)
metric（矩阵）: string or callable, 默认为 ‘minkowski’
用于树的距离矩阵。默认为闵可夫斯基空间，如果和p=2一块使用相当于使用标准欧几里得矩阵. 所有可用的矩阵列表请查询 DistanceMetric 的文档。
metric_params（矩阵参数）: dict, 可选参数(默认为 None)
给矩阵方法使用的其他的关键词参数。
n_jobs: int, 可选参数(默认为 1)
用于搜索邻居的，可并行运行的任务数量。如果为-1, 任务数量设置为CPU核的数量。不会影响fit方法。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。