机器学习(五)：基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析

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分类专栏： 机器学习案例 机器学习 文章标签： 机器学习 回归 python 开发语言
于 2023-04-17 10:50:20 首次发布
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专栏导读

✍ 作者简介：i阿极，CSDN Python领域新星创作者，专注于分享python领域知识。

✍ 本文录入于《机器学习案例》，本专栏精选了经典的机器学习算法进行讲解，针对大学生、初级数据分析工程师精心打造，对机器学习算法知识点逐一击破，不断学习，提升自我。
✍ 订阅后，可以阅读《机器学习案例》中全部文章内容，详细介绍数学模型及原理，带领读者通过模型与算法描述实现一个个案例。
✍ 还可以订阅基础篇《数据分析之道》，其包含python基础语法、数据结构和文件操作，科学计算，实现文件内容操作，实现数据可视化等等。

1、KNN简介

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种非参数的分类和回归算法，它可以用于解决分类和回归问题。

在KNN算

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机器学习：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析
阿极的博客
03-10 4874
k-近邻算法是分类数据最简单最有效的算法，k-近邻算法是基于实例的学习，使用算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。k-近邻算法必须保存全部数据集，如果训练数据集的很大，必须使用大量的存储空间。
基于KNN模型的高炉发电量回归预测分析
code_program481的博客
09-12 79
通过以上步骤，我们成功地使用基于KNN模型的机器学习方法对高炉发电量进行了回归预测分析。请注意，本文提供的代码仅作为示例，实际应用中可能需要根据数据集的特点进行适当的调整和优化。希望本文对您有所帮助！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。最后，我们可以使用该模型来对新的输入样本进行发电量的回归预测。
时间序列预测：用电量预测 02 KNN（K邻近算法）
d_eng_的博客
09-17 3325
🌮开发平台：jupyter lab 🍖运行环境：python3、TensorFlow2.x
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)回归算法(Python)
05-31
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做回归预测时一般采用平均法，预测结果为最近的K个样本数据的平均值。
KNN算法
最新发布
A5522000的博客
09-23 1148
KNN算法是一种基于实例的监督学习方法，通过计算样本间的距离进行分类或回归。其核心思想是根据k个最近邻样本的类别（分类）或平均值（回归）进行预测。关键点包括：1）K值选择应避免偶数和类别倍数；2）常用欧氏距离衡量相似性；3）应用场景涵盖分类和回归问题。API提供了KNeighborsClassifier和KNeighborsRegressor实现。特征预处理（归一化/标准化）可解决特征尺度差异问题，标准化对异常值更鲁棒。
机器学习-火力发电厂工业蒸汽量预测（线性回归，神经网络和逻辑回归3种算法实现比较）
06-07
机器学习--火力发电厂工业蒸汽量预测（线性回归，神经网络和逻辑回归3种算法实现比较）
DeepMind将运用机器学习推测36小时风力发电量
weixin_33868027的博客
03-04 620
DeepMind和网络大厂合作，将机器学习算法应用在风力发电厂上，透过天气预报以及历史风机运转数据训练机器学习模型，预测未来36小时的发电量，以作出最佳每小时电力交付承诺，DeepMind提到，预测能源非常有价值，在使用机器学习之后，他们有效提高风能价值20％。在过去十年，由于涡轮机成本下降，风力发电采用率不断上升，因此成为了无碳发电的重要替代来源。不过，风的变动性，使得风力发电成为一种不可预测的...
knn回归—高炉煤气发电（原始数据找作者领取）
weixin_56636204的博客
10-25 338
#读入数据 import pandas as pd data = pd.read_excel('CCPP.xlsx') #导入第三方包 import pandas as pd #对所有自变量进行标准化处理 predictors = data.columns[:-1] from sklearn.preprocessing import minmax_scale X = minmax_scale(data[predictors]) #切割数据 from sklearn.model_selecti..
精选资源
基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析数据集
04-18
基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析的数据集是一个集合了高炉运行数据、发电量数据以及相关影响因素的数据集，旨在利用KNN（K近邻）算法对高炉发电量进行精确的回归预测。 该数据集包含了高炉在不同运行状态...
机器学习：基于逻辑回归（Logistic Regression）对股票客户流失预测分析
阿极的博客
04-24 8111
逻辑回归（Logistic Regression）是一种二分类的监督学习算法，用于预测样本的概率属于某一类别的概率。相比于线性回归，逻辑回归可以更好地处理分类问题。
KNN 回归算法
zrh_CSDN的博客
06-15 6105
KNN 算法也能够用于回归预测。KNN 算法用于分类的方法如下：首先，对于一个新来的预测实例，我们在训练集上寻找它的最相近的 K 个近邻；然后，采用投票法将它分到这 K 个邻居中的最多的那个类。但是，怎么将 KNN 算法用于回归呢？其实大致的步骤是一样的，也是对新来的预测实例寻找 K 近邻，然后对这 K 个样本的目标值取均值即可作为新样本的预测值。...
KNN最近邻节点算法分类回归预测基础算法、优化方案及python代码实现
欢迎一起成长呀
05-08 860
KNN基础知识及其优化、参考文献、实操代码大总结与提炼
KNN 回归
南城以北的博客
01-04 1913
它的基本思想是通过找到与给定测试样本最近的 K 个训练样本，并使用它们的输出值来预测测试样本的输出。这一算法对于有很多特征（几百或更多）的数据集往往效果不好，对于大多数特征的大多数取值都为 0 的数据集（所谓的稀疏数据集）来说，这一算法的效果尤其不好。K 近邻回归算法的基本思想就是，在给定一个新的数据点，它的输出值由其 K 个最近邻数据点的输出值的平均值（或加权平均值）来预测。的取值范围在 0 到 1 之间，越接近 1 表示模型对数据的拟合越好，即模型能够解释更多的因变量的方差。为实际观测值的均值。
【KNN算法做回归分析（不建议）】
武帝为此的博客
08-24 392
KNN算法的核心思想是：新数据点的值可以通过其在特征空间中与最近的K个邻居的相似性来预测。这里的相似性通常通过距离度量来衡量，比如欧氏距离或曼哈顿距离。在回归问题中，KNN算法会计算K个最近邻居的平均值（或加权平均值），并将其作为预测值。
KNN算法及基于该算法的回归和分类实践
xhblair的博客
10-30 2811
本文围绕KNN算法展开，首先对其实现原理和一些实现细节做了论述，随后基于该算法分别进行了回归和分类实践，实践结果都符合预期。
Python 人工智能实战| KNN算法进行分类和回归
Yaoyao2024的博客
04-29 2648
在本次实验中，我们使用了一个包含人的身高©、体重(kg)和性别(male/female)的数据集。这个数据集被分为训练集和测试集，训练集用于训练KNN模型，而测试集用于评估模型的性能。为了探究数据量对模型性能的影响，我们尝试了增加训练集和测试集的数据量。此外，我们还考虑了不同的K值对模型预测准确率的影响。数据集的具体介绍如下：①基于身高和体重的性别预测：训练数据集包含多个样本，每个样本有两个属性：身高©和体重(kg)，以及一个类别标签：性别(male/female)。
灰色预测模型发电量预测
qq_45013535的博客
10-18 724
灰色预测模型发电量预测
KNN算法回归问题介绍和实现
敲代码的小小酥的博客
09-11 1449
上篇博客中，介绍了使用KNN算法实现分类问题，本篇文章介绍使用KNN算法实现回归问题。介绍思路是先使用sklearn包提供的方法实现一个KNN算法的回归问题。再自定义实现一个KNN算法的回归问题工具类。 一、sklearn包使用KNN算法 1. 准备数据 使用sklearn包提供的make_regression模块制作回归类型数据。 from sklearn.datasets import make_regression 除了make_regession外，sklearn包还提供了制作分类问题的数据等方法
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