Grid Search 网格搜索（KNN算法）寻找最合适的超参数-----学习笔记

KNN算法的超参数：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

KNeighborsClassifier 的超参数：

1. n_neighbors : 表示选择距离最近的K个点来投票的数量。

knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

2.weights ：表示最近的K个点中，是否考虑距离的权重；

weights = uniform （默认）表示不考虑权重

weighs = distance  表示考虑距离的权重

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

3. p ：表示选择的距离类型；只有当 weights = 'distance' 时，p才有意义；

p = 1 表示选择曼哈顿距离

p = 2 表示选择欧拉距离（默认）

p >=3 表示选择其他距离

knn_clf = KNeig