KNN算法引入交叉验证

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本之间的距离，选取距离最近的K个样本作为邻居，然后根据邻居的标签进行分类或回归预测。

引入交叉验证是为了更准确地评估KNN算法的性能和选择最优的K值。交叉验证是一种通过将数据集划分为训练集和验证集，并多次重复这个过程来评估模型性能的方法。

常见的交叉验证方法有K折交叉验证。具体步骤如下：
1. 将原始数据集分成K个大小相似的互斥子集。
2. 使用K-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集。
3. 在每一次迭代中，使用不同的子集作为验证集，其余子集作为训练集。
4. 计算每次迭代的模型性能指标，如准确率、精确率、召回率等。
5. 对所有迭代的性能指标进行平均，得到最终的模型性能评估结果。

通过交叉验证，可以避免模型在特定数据集上过拟合或欠拟合的问题，提高模型的泛化能力。同时，通过比较不同K值下的模型性能，可以选择最优的K值。