python编程 对 k-nearestN 进行交叉验证，即对每个 fold 轮流作为验证 集，剩下为训练集，假设近邻数 k=2，输出 K 次的平均 precision, recall 和 F1。 改变 k=4,对比 k=2 时 K 折交叉验证结果。

这是一个关于机器学习的技术问题，我可以回答。在进行 K 折交叉验证时，我们需要将数据集分成 K 份，每次选取其中一份作为验证集，剩余 K-1 份作为训练集。对于每个 fold，我们使用 k-nearestN 算法进行训练和预测，并计算 precision、recall 和 F1 值。最后取 K 个 fold 的平均值作为模型性能的评价指标。当 k=2 时，我们使用两个最近邻进行分类预测。当 k=4 时，我们使用四个最近邻进行分类预测，然后与 k=2 的结果进行比较，可以发现 k=4 时，分类预测的性能通常比 k=2 更好。