在数据科学的世界里，kNN（K-近邻）算法是一种简单却强大的工具，适用于分类与回归任务。今天，让我们用Python探索它的回归魅力！🔍
首先，我们需要准备数据集。可以使用`numpy`生成模拟数据，或者加载真实世界的数据集，比如房价预测中的特征值和目标值。📈
接着，实现kNN回归的核心逻辑：找到距离待预测点最近的k个邻居，并基于它们的值进行加权平均。这里可以使用`sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor`，它内置了高效的距离计算方法。💻
最后，通过可视化工具如`matplotlib`展示预测结果，直观感受模型的表现。🌟
示例代码片段：
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import numpy as np
模拟数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([1.1, 2.2, 2.9, 4.2, 5.1])
创建模型
model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=2)
model.fit(X, y)
预测新值
predict_value = model.predict([[3.5]])
print(predict_value) 输出预测结果
```
掌握kNN回归，开启你的机器学习之旅吧！🚀