使用KNeighborsRegressor对make_regression数据集进行训练并预测
1.导入make_regression数据集 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_regression # 样本特征为1 噪音为50 X, y = make_regression(n_features=1, n_informative=1, noise=50, random_state=8) plt.scatter(X, y, c='orange', edgecolors='k') # 画出来之后 横轴为特征值 纵轴为样本测定值 plt.show() 2.载入KNeighborsRegre
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