如果计算了一个支持向量机（SVM）模型，在用测试集运行该模型时，与运行KNN相比，哪种方法更有效？

回答：

我不确定您所说的“效率”是指计算时间还是像准确率这样的其他指标。

如果您想了解分类器的表现如何，我认为这取决于您的数据。如果存在一种“适用于所有情况的最佳”分类器，那它不就应该是唯一使用的了吗？

如果您想了解计算速度，那么答案是肯定的。K-NN需要将测试数据点与所有训练数据点进行比较来进行分类。SVM只需要使用其支持向量，因此测试速度应该显著更快。

编辑：

正如@提到的那样，有方法可以提高K-NN的计算速度，因此对于非常优化的算法来说，上述说法可能不成立，但对于基本概念来说是正确的。