我在Java中实现了KNN分类器，并得到了一个奇怪的结果。如果我对数据集进行情感分析，例如亚马逊书籍评论，我得到了55%的精度。在100个测试文档中，有55个被正确分类为负面或正面评论，45个分类错误。但是，如果我使用KNN进行类别分类，例如相机或书籍，我得到了95%的精度。

这是否说明我的代码有问题？有什么想法吗？

回答：

@[隐藏人名] 是对的。这两种方法有一个关键的区别对你来说很重要。情感分析（基于简单的词袋模型）通常比你情况下的类别分类要复杂得多。

顺便提一下，只有一个澄清，55%不是精度，那是准确率。（更多信息：http://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision#In_binary_classification）