遍历KNN模型中的权重以为每个子图生成子图？

问题描述

我想在同一数据集上为knn模型尝试8个不同的n_neighbours。是否可以遍历n个邻居列表并在每个数据的数据上生成预测值的子图？这是我开始编码的内容，但无法弄清楚如何编织：

 n_neighbours = [1,2,3,5,7,10,50,100]

for i in n_neighbours:
     knn = sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor(i)
     knn_model = knn.fit(X_train,y_train)
     
 fig,axes = plt.subplots(4,figsize=(20,6))

 axes[0].plot(X,y,'bo',alpha = 0.5,label = 'Data')
 predicted = knn_model.predict(sm.add_constant()


   fig.suptitle('Current Selling Price vs. MRP for various ks',fontsize = 20)
   plt.show()

解决方法

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