我目前正在学习一些机器学习知识，并且知道如何计算不同数据点之间的欧几里得距离；然而，我想知道是否有人了解如何手动计算准确率，以便确定哪个k值是最佳选择？
我知道如何使用基本的Python类来计算准确率，但我也想学习如何手动进行计算。我尝试在谷歌上搜索，但找到的都是Python实现的例子。
例如，假设你只有8个数据点，其中4个是红色，4个是橙色；我选择k = 3，得到2个红色和1个橙色（所以新数据点被分类为红色）。现在我想计算这个K值的准确率？
回答：
准确率的计算公式是：
准确率 = (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN)
根据这篇维基百科文章，在二元分类中，你的问题属于这一类。你可以将“红色”定义为正类，或者将“橙色”定义为正类。但这在这里并不重要。假设我们将“红色”定义为正类。
在上述公式的背景下：
- TN：表示真负类（被分类为橙色且确实是橙色的点）
- TP：表示真正类（被分类为红色且确实是红色的点）
- FN：表示假负类（被分类为橙色但实际上是红色的点）
- FP：表示假正类（被分类为红色但实际上是橙色的点）
所以你可以使公式更简单，因为TN+TP+FN+FP是总数据点的数量，而TP+TN是正确分类的数据点数量（即KNN正确预测的点）。
