提高或稳定这个基本KNN模型在IRIS数据集上的准确率得分（不要有显著变化），可能有哪些关键因素？

尝试

from sklearn import neighbors, datasets, preprocessingfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.metrics import classification_reportfrom sklearn.metrics import confusion_matrixiris = datasets.load_iris() X, y = iris.data[:, :], iris.targetXtrain, Xtest, y_train, y_test = train_test_split(X, y)scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(Xtrain)Xtrain = scaler.transform(Xtrain)Xtest = scaler.transform(Xtest)knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=4)knn.fit(Xtrain, y_train)y_pred = knn.predict(Xtest)print(accuracy_score(y_test, y_pred))print(classification_report(y_test, y_pred))print(confusion_matrix(y_test, y_pred))

样本准确率得分

0.97368421052631580.94736842105263151.00.9210526315789473

分类报告

              precision    recall  f1-score   support           0       1.00      1.00      1.00        12           1       0.79      1.00      0.88        11           2       1.00      0.80      0.89        15    accuracy                           0.92        38   macro avg       0.93      0.93      0.92        38weighted avg       0.94      0.92      0.92        38

样本混淆矩阵

[[12  0  0] [ 0 11  0] [ 0  3 12]]

回答：

我建议调整k-NN的k值。由于iris数据集较小且平衡性好，我会采取以下步骤：

对于范围在[2到10]内的每个k值（例如）  执行n次k折交叉验证（例如n=20，k=4）    存储准确率值（或其他任何指标）

根据平均值和方差绘制得分图，并选择最佳的k值。交叉验证的主要目标是估计测试误差，并据此选择最终模型。会有一些方差，但应该小于0.03左右。这取决于数据集和您选择的折数。一个好的方法是，对于每个k值，绘制所有20×4个准确率值的箱线图。选择下四分位数与上四分位数相交的k值，或者简单来说，如果准确率（或其他指标值）变化不大，则选择该k值。

一旦基于此选择了k值，目标是使用这个值在整个训练数据集上构建最终模型。接下来，可以用它来预测新数据。

另一方面，对于较大的数据集。创建一个单独的测试分区（如您在这里所做的那样），然后仅在训练集上调整k值（使用交叉验证，忽略测试集）。在选择合适的k值后，使用仅训练集进行训练。接下来，使用测试集报告最终值。永远不要基于测试集做出任何决策。

另一种方法是训练、验证、测试分区。使用训练集训练，并使用不同k值训练模型，然后使用验证分区进行预测并列出得分。基于此验证分区选择最佳得分。接下来，使用训练集或训练+验证集训练最终模型，使用基于验证集选择的k值。最后，取出测试集并报告最终得分。同样，永远不要在其他地方使用测试集。

这些是一般方法，适用于任何机器学习或统计学习方法。

在执行分区（训练、测试或交叉验证）时，请注意使用分层抽样，以便在每个分区中类别比例保持不变。

阅读更多关于交叉验证的内容。在scikitlearn中很容易实现。如果使用R，您可以使用caret。

要记住的主要事情是，目标是训练一个在新数据上具有泛化能力的函数，或者在新数据上表现良好，而不是仅仅在现有数据上表现良好。