KNN UserWarning: Scoring failed. The score on this train-test partition for these parameters will be set to nan.

这个警告通常是因为KNN算法在拟合数据时遇到了问题，导致无法计算分数。这可能是由于数据中存在缺失值或异常值，或者特征之间的比例差异过大。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查数据：确保数据中没有缺失值或异常值。如果有，可以考虑填充缺失值或剔除异常值。

2. 特征缩放：由于KNN算法是基于距离度量的，因此特征之间的比例差异会对算法的表现产生影响。可以尝试对特征进行缩放，例如使用Z-score标准化或MinMaxScaler。

3. 调整超参数：KNN算法中的一个重要超参数是K值，即邻居的数量。尝试使用不同的K值来查看是否可以解决问题。

4. 降维：如果数据维度较高，可以考虑使用降维方法（如主成分分析）来减少特征数量，以便更好地适应KNN算法。

希望这些方法能帮助你解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。