sklearn的KNeighborsClassifier类

官方API：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html

class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’,
algorithm=’auto’, leaf_size=30, p=2, metric=’minkowski’, metric_params=None,
n_jobs=None, **kwargs)[source]

参数说明：
n_neighbors： 选择最邻近点的数目k
weights： 邻近点的计算权重值，uniform代表各个点权重值相等
algorithm： 寻找最邻近点使用的算法
leaf_size： 传递给BallTree或kTree的叶子大小，这会影响构造和查询的速度，以及存储树所需的内存。
p： Minkowski度量的指数参数。p = 1 代表使用曼哈顿距离 (l1)，p = 2 代表使用欧几里得距离(l2)，
metric： 距离度量，点之间距离的计算方法。
metric_params： 额外的关键字度量函数。
n_jobs： 为邻近点搜索运行的并行作业数。

转载网址：https://blog.csdn.net/STILLxjy/article/details/86540944

最后

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