K近邻算法也可以用于做回归预测。通过某种距离度量关系找出样本集中与被测对象最相近的K个样本,分类任务是选择K个样本中占比最高的类别,来推断被测对象的类别;回归任务是,对K个样本某个被关注的属性计算均值,作为被测对象的预测值。回归同样可以进行加权计算,例如,以距离的倒数为权值计算均值。以下是一个利用KNN算法预测房屋出租价格的回归问题,每个样本包含一些房屋属性(建筑面积,卧室数,洗手间数,建造年代,距公交站距离,出租价格),如下表1所示。被预测对象提供房屋属性(建筑面积,卧室数,洗手间数,建造年代,距公交站距离)。表2是K=5时计算得到的与被预测对象距离最近的5个样本及对应的租价。 试问,如果用近邻样本租金直接取均值,被测对象的房屋租金为__,采用距离倒数加权计算均值,房屋租金为__。(租金取整数即可)