我想找到一种方法来确定在我的knn算法中实际使用了哪些邻居，这样我就可以深入研究与我的特征相似的数据行。

以下是一个数据集的示例，我将其分为训练集和测试集用于预测模型：

    Player       PER    VORP    WSFabricio Oberto 11.9    1.0    4.1Eddie Johnson   16.5    1.7    4.8Tim Legler      15.9    2.0    6.8Ersan Ilyasova  14.3    0.7    3.8Kevin Love      25.4    3.5    10.0Tim Hardaway    20.6    5.1    11.7Frank Brickowsk 8.6    -0.2    1.6    etc....

这是我的knn算法代码的一个示例：

features = ['PER','VORP']knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5, algorithm='brute')knn.fit(train[features], train['WS'])predictions = knn.predict(test[features])

我知道算法会遍历每一行，并根据我指定的目标特征中的5个最接近的邻居来进行每个目标的预测。

我想知道在确定我的目标特征时，实际使用了哪5个邻居？在这种情况下，哪些球员实际上被用来确定目标？

有没有办法获得每行分析中使用的5个邻居（即球员）的列表？

回答：

knn.kneighbors 将返回一个对应的最近邻居数组。