使用权重距离拟合K近邻mod w / n_neighbors

问题描述

使用距离作为权重的适合K近邻mod w / n_neighbors -使用unif计算acc-拟合K近邻mod。权重，将minkowski距离度量的pwr参数设置为1（p = 1）

＃学生在这里写代码

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3,weights='distance')

#code错误：无法将字符串转换为浮点KS

knn = knn.fit(X_data,y_data)

＃您能帮我格式化下面的代码以接受浮点数吗？

dfs = pd.read_html(str(table))
dfs[0] = dfs[0].iloc[:].apply(pd.to_numeric,errors='coerce')
data = tabulate(dfs[0],headers='keys',tablefmt='psql')

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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