绘制结果如下：
文章插图
结果总结：从结果图可以看出 ， 当仅使用1个邻居时 ， 训练集的正确率为100% ， 测试集得分不高 ， 随着邻居个数增多 ， 拟合的曲线变得更加平滑 ， 但训练集得分降低 ， 测试集得分先增高后降低 。
总结KNN模型容易理解 ， 不需要过多的调节就可以得到不错的结果 ， 但如果训练集数据比较多 ， 预测速度就会变慢 ， 并且还要有比较好的数据预处理 。如果要解决的数据是稀疏数据 ， 效果就不好了 。当然本部分内容是参考《Python机器学习基础教程》内容并结合自己的理解写出 ， 所以我还是推荐?一下这本书 ， 或者可以在订阅号“AIAS编程有道”中回复“Python机器学习基础教程”获取电子档后决定?是否要购买 ， 建议购买正版书籍 。?
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