knn的交叉验证方法的评价指标由r2吗

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种常用的分类和回归算法。在使用KNN算法进行交叉验证时，评价指标通常是根据具体问题而定的，并不一定是R2（决定系数）。

R2是回归问题中常用的评价指标，用于衡量模型对目标变量的解释能力。它的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对目标变量的解释能力越好。

在KNN算法中，常用的回归评价指标包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。这些指标用于衡量KNN模型的预测结果与实际值之间的差异程度。

在进行交叉验证时，可以使用这些指标对每个折叠数据集上的预测结果进行评估，并计算平均值作为整体模型性能的评价指标。具体选择哪个指标取决于具体问题和需求。