我知道在使用sklearn拟合了一个KNN模型后，我可以这样预测标签：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit([3,1,4,3], [1,0,1,1])
In: knn.predict([3])
Out: array([0])

但是，KNN是否可以显示实际的最近邻是什么？用伪代码来说，这看起来会是这样的：

In: knn.show_nearest_neighbors([3], n_neighbors = 3)
Out: array([3,3,4])

回答：

你可以使用 knn.kneighbors([[3]], n_neighbors=3, return_distance=False) 来获取邻居的索引：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
X = np.array([[3],[1],[4],[3]])
knn.fit(X, [1,0,1,1])
l = knn.kneighbors([[3]], n_neighbors=3, return_distance=False)
X[l].ravel()

输出为： array([3, 3, 4])。