下列说法正确的是？ A KNN算法的预测效率与训练集的数量有关 B KNN算法只能用于二分类 KNN算法只能用于回归 D KNN算法属于监督学习

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KNN算法属于监督学习是正确的。K-Nearest Neighbors (KNN) 算法确实属于监督学习方法，它通过查找训练集中与新样本最相似的K个邻居来进行预测。预测效率与训练集的数量有关（因为距离计算会随着数据点增加而变慢），但KNN并非只能用于二分类或回归，而是可以应用于分类和回归问题，只是在不同场景下可能更适合一种类型。

相关问题

下列说法正确的是？ A、 kNN算法的预测效率与训练集的数量有关 B、 kNN算法只能用于二分类 C、 kNN算法只能用于回归 D、 kNN算法属于监督学习

正确的说法是A和D。

A，kNN算法的预测效率与训练集的数量有关，因为kNN算法需要在训练集中寻找最近邻居，并计算它们之间的距离，如果训练集太大，计算量就会增加，从而影响预测效率。

B，kNN算法并不仅限于二分类，它也可以用于多分类。

C，kNN算法也可以用于回归问题，例如预测房价等连续值问题。

D，kNN算法属于监督学习，因为它需要使用有标签的训练数据来进行训练和预测。

knn算法测试集和训练集

KNN算法是一种基于实例的学习方法，它通过计算测试样本与训练集中各个样本之间的距离，从而判断测试样本所属的类别。在使用KNN算法进行分类时，我们需要将已知类别的样本数据分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练，测试集用于模型的测试和评估。

训练集是用于构建分类器或回归器的数据集。在训练阶段，我们将训练集中的样本输入到KNN算法中，并通过计算距离来确定每个样本所属的类别。训练集通常包含已知类别的样本数据，这些样本数据包括输入特征和对应的输出标签。

测试集是用于评估模型性能的数据集。在测试阶段，我们将测试集中的样本输入到KNN算法中，并通过计算距离来预测每个测试样本所属的类别。测试集通常也包含输入特征和对应的输出标签，但是输出标签通常是未知的，因为我们希望通过模型来预测它们。