🚀 在现代数据科学领域，机器学习算法的应用已经变得无处不在。其中，K近邻算法（KNN）和支持向量回归（SVR）是两种非常实用且高效的工具。今天，我们将一起探索如何使用sklearn库来实现这两种算法。通过这些方法，我们可以解决各种分类和回归问题，为我们的项目提供强大的预测能力。
🔍 K近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过计算样本之间的距离来进行分类或回归。这种方法简单直观，但需要选择合适的K值和距离度量方式。利用sklearn中的`KNeighborsClassifier`和`KNeighborsRegressor`类，我们可以轻松地实现KNN算法，并进行模型训练和预测。
第三段：
🔍 支持向量回归（SVR）则是另一种强大的回归方法，它尝试找到一个超平面，使得尽可能多的数据点位于该超平面附近。与KNN不同，SVR通过优化损失函数来寻找最优解。在sklearn中，我们可以通过`SVR`类来实现这一目标，只需调整一些参数即可获得良好的预测效果。
第四段：
🎯 总之，通过sklearn库，我们可以方便地实现KNN和SVR算法。无论是处理分类还是回归问题，这两种方法都能为我们提供有效的解决方案。希望这篇文章能帮助你快速入门这些算法，并在实际项目中发挥它们的强大功能！🌈