如何在sklearn k-nn中获得每个类的比率？

在sklearn的k近邻（k-nearest neighbors）算法中，要获得每个类的比率，可以使用value_counts()函数来计算每个类别的数量，并将其除以总样本数得到比率。

以下是实现这个过程的步骤：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np

1. 创建一个k近邻分类器对象：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)

这里的k是指定的近邻数。

1. 使用训练数据拟合分类器：

knn.fit(X_train, y_train)

这里的X_train是训练数据的特征向量，y_train是对应的类别标签。

1. 预测测试数据的类别：

y_pred = knn.predict(X_test)

这里的X_test是测试数据的特征向量。

1. 计算每个类别的数量和比率：

class_counts = np.bincount(y_pred)
class_ratios = class_counts / len(y_pred)

np.bincount()函数用于计算每个类别的数量，len(y_pred)是总样本数。

最后，class_ratios将包含每个类别的比率。

请注意，这里没有提及任何特定的云计算品牌商，因为这个问题与云计算无关。