为什么KNN算法中的训练误差会随着K值的增加而增加？

当k=1时，训练误差为零，因为如果我们选择一个点并确定其最近邻，它将是训练数据集中相同的点，因此误差为零。按照同样的逻辑，k=2, 3…等也应该如此。那么，为什么训练误差会随着K值的增加而增加呢？

回答：

当k=1时，算法会选择与测试样本最接近的训练样本，由于测试样本本身就在训练样本中，它会选择自己，因此误差为零，且模型容易过拟合。而当k=2, k=3或更大时，算法会寻找相应数量的邻居，这些邻居可能属于不同的类别，因此误差率会增加。