knn.score(newxtest,ytest)得到了什么

这段代码使用了sklearn库中的KNN分类器，其中knn是一个KNeighborsClassifier对象，调用了它的score方法来评估模型在测试集上的准确率。

具体来说，score方法会计算模型在测试集上的预测准确率，即正确分类的样本数占总样本数的比例。该方法返回一个准确率值，范围在0到1之间，值越高表示模型的预测效果越好。

使用方法如下：

# 计算模型在测试集上的准确率
accuracy = knn.score(newxtest, ytest)

# 输出准确率
print('Accuracy:',accuracy)

其中，newxtest是经过特征选择后的测试集特征矩阵，ytest是测试集的标签向量。在上述代码中，首先调用score方法计算模型的准确率，然后将结果保存在accuracy变量中，并输出准确率。