一、在sklearn中创建KNN分类器 KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, algorithm=’auto’, leaf_size=30) 看一下这几个参数: 1. n_neighbors:即 KNN 中的 K 值,代表的是邻居的数量。如果K 值比较小,会造成过拟合;如果 K 值比较大,无法将未知物体分类出来。一般我们使用默认值 5。 2. weights:是用来确定邻居的权重,有两种方式: weights=‘uniform’,代表所有邻居的权重相同; weights=‘distance’,代表权重是距离的倒数,即与距