机器学习100天（三十）：030 K近邻分类算法-K值的选择
Posted 红色石头Will
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机器学习100天，今天讲的是：K近邻分类算法-K值的选择。
《机器学习100天》完整目录：目录
上一节我们讲了 K 折交叉验证的理论，下面我们将 K 折交叉验证算法应用到 K 近邻分类算法中，用来选择最合适的超参数 K 值。
数据集 iris_data.csv 文件。数据集下载地址：iris_data.csv，提取码：9zjw。
我们打开IDE spyder，前面内容与 028 节完全相同，分别导入标准库、导入数据集、划分训练集/测试集、以及最重要的定义 K 近邻分类算法的类 KnearestNeighbor。
#导入标准库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 导入数据集
# 三个类别：seto以上是关于机器学习100天（三十）：030 K近邻分类算法-K值的选择的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章