本文利用K最近邻（KNN）算法进行高炉发电量的回归预测分析，通过Python和scikit-learn实现模型，将数据集划分为训练集和测试集，训练KNN回归模型，并评估预测准确性，最终能对新样本进行发电量预测。
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 KNei
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