基于KNN模型的高炉发电量回归预测分析

基于KNN模型的高炉发电量回归预测分析

在本文中，我们将使用基于K最近邻（KNN）算法的机器学习模型来进行高炉发电量的回归预测分析。KNN是一种常用的无参数分类和回归算法，其基本思想是通过找到与新样本最相似的K个训练样本来进行预测。

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应该包含高炉的各种相关特征（如温度、湿度、压力等）以及对应的发电量。在这里，我们假设您已经拥有这样的数据集。

接下来，我们将使用Python编程语言和scikit-learn库来实现KNN模型。首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn