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如何通过使用tidymodel的knn模型获得具有多个结果的预测？

使用tidymodels中的knn模型可以通过以下步骤获得具有多个结果的预测：

首先，确保已经安装了tidymodels包，并加载它：

install.packages("tidymodels")
library(tidymodels)

准备数据集，将数据集分为训练集和测试集：

data(iris)
set.seed(123)
train_indices <- sample(1:nrow(iris), 0.7 * nrow(iris))
train_data <- iris[train_indices, ]
test_data <- iris[-train_indices, ]

创建knn模型，并设置需要预测的结果个数：

knn_model <- nearest_neighbor(weight_func = "rectangular", neighbors = 3) %>%
  set_engine("kknn") %>%
  set_mode("regression")

创建预处理流水线，包括数据预处理和模型训练：

preprocess_pipeline <- recipe(Sepal.Length ~ ., data = train_data) %>%
  step_normalize(all_predictors()) %>%
  step_dummy(all_nominal()) %>%
  prep()

trained_model <- workflow() %>%
  add_recipe(preprocess_pipeline) %>%
  add_model(knn_model) %>%
  fit(data = train_data)

使用训练好的模型进行预测，并指定需要的结果个数：

predictions <- predict(trained_model, new_data = test_data, type = "prob", neighbors = 3)

在这个例子中，我们使用了knn模型进行回归预测，并设置了neighbors参数为3，表示需要返回3个最近邻的结果。你可以根据具体需求调整neighbors参数的值。

这是一个简单的使用tidymodels中knn模型获得具有多个结果的预测的示例。tidymodels提供了丰富的功能和工具，可以帮助你进行机器学习建模和预测分析。如果你想了解更多关于tidymodels的信息，可以访问腾讯云的tidymodels产品介绍页面：tidymodels产品介绍。

相关搜索:and了解如何使用多个已保存的模型合并和预测数据 JPA:如何通过妥协的where子句获得结果 Keras回归|从具有多个y参数的模型中获得单个预测在具有purrr map2函数的线性模型中使用多个预测器如何从训练好的随机森林模型中获得预测？如何使用KNN模型生成多个预测输出？如何使用LSTM模型预测未来的预测？如何使用R中的coxme模型从样条项获得预测？如何使用预测模型python预测列中的特定行？如何在pyspark中获得模型的预测

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