简介
在这个项目中,你将学习如何使用 Python 实现 K 近邻(KNN)回归算法。KNN 是一种广泛使用的机器学习方法,通常用于分类问题。然而,它也可以应用于回归任务,其目标是预测一个连续的目标值。
🎯 任务
在这个项目中,你将学习:
- 如何理解 KNN 回归算法及其工作原理
- 如何在 Python 中实现 KNN 回归算法
- 如何计算测试数据与训练数据之间的欧几里得距离
- 如何识别 k 个最近邻并检索它们的目标值
- 如何计算 k 个最近邻的目标值的平均值,以预测测试数据的输出
🏆 成果
完成这个项目后,你将能够:
- 使用 Python 从头开始实现 KNN 回归算法
- 在 KNN 算法中使用欧几里得距离作为距离度量
- 应用 KNN 回归算法预测连续的目标值
- 展示机器学习算法实现的实践技能