是否有一个 Python 函数来指定我想要用于 KNN 的权重？

Question

我正在 Python 中使用 scikit-learn KNeighbors 回归器。我正在读一篇文章，其中他们定义 k 为 3，最近邻的权重为 50%，但另外两个的权重分别为 30% 和 20%。我一直在寻找有关如何使用可调用权重执行此类操作的文档，但我没有找到太多关于如何编写这样的可调用函数的信息。你有什么想法吗？

Answer 1

https://scikit-learn.org/stable/modules/生成/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html

类 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, *, 权重='统一', 算法='自动', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=None)
...

权重{'uniform', 'distance'}或可调用，默认='uniform'
用于预测的权重函数。可能的值：
'uniform'：统一权重。每个邻域中的所有点的权重相等。
'distance' ：按距离的倒数对点进行加权。在这种情况下，查询点的较近邻居将比较远的邻居产生更大的影响。
[callable]：一个用户定义的函数，它接受距离数组，并返回一个相同形状的数组，其中包含权重。