KNN 的疾病预测 Demo，真的是初学者练手的好项目。用的是 Python，数据直接从 Excel 读，配合pandas和scikit-learn起来挺顺的，逻辑清晰、代码不多，重点都在 KNN 算法上，理解了它怎么选邻居、怎么投票，预测也就不难了。嗯，模型部分其实挺“懒”的，训练过程就是把数据记住，预测的时候再去找“最像”的邻居。

Excel 的病历数据也蛮直观的，像身高、体重、血压这些都作为特征喂给模型，如果你做过数据的话，这部分应该熟。前面数据清洗那块建议重点看下，标准化、缺失值啥的不能忽略，不然预测结果偏差挺大。

KNeighborsClassifier这个类是重点，你会看到fit和predict配合使用，还有train_test_split做数据划分，跟平常项目流程差不多。准确率在 70%左右，对于入门来说还不错了。

，这个 Demo 不花哨，但挺扎实。如果你刚学完 KNN 或者正想试试在医疗领域的应用，这个例子值得一看。哦对，想更深入也可以看看下面这些延伸资源，是数据挖掘那篇，思路挺实用的。