我尝试使用cosine_similarity和KNN Classifier运行，但未成功。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10,  metric=cosine_similarity).fit(x, y)

x的形状（150个样本，每个样本有4个特征）：

(150, 4)

y的形状：

(150,)

我得到了以下错误：

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead

我尝试使用reshape(-1,1)或rehsape(1,-1)重塑x，但都没有成功。

如何在这个数据集上（x有4个特征）使用cosine_similarity运行KNN Classifier？

回答：

问题在于余弦相似度仅支持最近邻算法的暴力变体。你有两个选项可以使其工作：

选项1：明确指定使用暴力算法，设置algorithm='brute'：

from sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierX, y = make_classification(n_samples=150, n_features=4, random_state=42)knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10, algorithm='brute',  metric=cosine_similarity)knn.fit(X, y)

选项2：指定metric='cosine'，它将自动选择暴力算法：

from sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierX, y = make_classification(n_samples=150, n_features=4, random_state=42)knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10,  metric='cosine')knn.fit(X, y)

如果你想了解更多关于不同最近邻算法的信息，可以参考用户指南。