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knn回归模型原理

knn回归模型是一种基于距离度量的非参数回归模型，它的原理是通过寻找与待预测样本最相似的k个邻居来进行预测。在knn回归模型中，距离度量通常使用欧氏距离或曼哈顿距离，其中欧氏距离常用于连续型属性，曼哈顿距离常用于离散型属性。

在进行预测时，knn回归模型通常使用k个邻居的平均值或加权平均值作为预测结果，其中加权平均值的权重通常根据距离进行分配。在确定k的值时，一般采用交叉验证来寻找最优的k值。

knn回归模型的优点在于它不需要对数据进行任何假设，不需要进行模型的训练，预测的结果也具有很好的可解释性。但是，knn回归模型的缺点也很明显，它对数据集的规模和维度敏感，需要大量的存储空间和计算时间，并且对于噪声和离群值的影响比较大。