我们如何在sklearn中返回K最近的邻居？

在sklearn中，我们可以使用KNeighborsClassifier或KNeighborsRegressor来返回K最近的邻居。

KNeighborsClassifier是一个基于k最近邻算法的分类器，KNeighborsRegressor则是基于k最近邻算法的回归器。这两个模型可以用于寻找数据集中与给定数据点最相似的K个邻居。

要返回K最近的邻居，首先需要导入相应的模型类：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier, KNeighborsRegressor

接下来，我们需要创建一个模型对象，并使用fit()方法拟合训练数据：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=K)  # 使用KNeighborsClassifier
# 或
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=K)  # 使用KNeighborsRegressor

knn.fit(X_train, y_train)  # X_train是特征向量，y_train是目标值

在上述代码中，需要将K替换为要返回的最近邻居的数量。X_train是训练数据的特征向量，y_train是对应的目标值。

完成模型拟合后，我们可以使用knn对象的kneighbors()方法来获取K最近邻居的信息：

distances, indices = knn.kneighbors(X_test)

其中，X_test是测试数据的特征向量。kneighbors()方法返回一个二维数组，distances表示与测试数据的距离，indices表示相应的训练数据索引。

通过上述方法，我们可以在sklearn中返回K最近的邻居。请注意，这里的K是一个自定义参数，可以根据具体情况进行调整。