在KNN (K最近邻)分类器中，如果选择了偶数的K值，那么在多数投票规则或欧几里得距离规则下，预测结果会是什么。例如，如果有3个类别，分别是

1. Iris-setosa
2. Iris-versicolor
3. Iris-virginica

假设我们设置n_neighbors = 6。在多数投票规则下，有相当大的几率出现平局结果？在大多数可视化中，这种区域通常用白色表示，表示无法做出决策。但是，在出现平局时，实际的预测结果会是什么？这个问题很难模拟，并且相当抽象，因此可能不容易模拟出来。

另外，设置n_neighbors为奇数是否能解决或减少这个问题？你认为与简单的多数投票相比，使用欧几里得/曼哈顿距离是否能更好地处理这个问题。然而，scikit-learn文档对此完全没有提及。

回答：

经过一番研究，我找到了一些很好的答案。首先，像@anasvaf这样的用户提到，你应该只在二元分类中使用奇数，这是完全错误的。首先，当我们使用多数投票进行二元分类时，如果出现平局，具体的操作完全依赖于所使用的库。例如，在scikit-learn中，它会选择变量的众数。这意味着，如果在训练数据集中，类别1的数据点数量更多，那么在平局时会选择1。但有一个更好的解决方案。

我们可以使用加权KNN来代替普通的KNN。在加权KNN中，如果出现平局，我们可以计算标记为1的数据点与k个点的总距离，以及标记为0的数据点与k个点的总距离。如果标记为1的总距离更大，那么类别将是0，反之亦然。

还有其他一些好的技术可以处理KNN中的平局问题，但说实话，KNN并不是一个好的学习算法，特别是由于它在大数据集上的时空复杂度问题。