sns.lineplot(x = range(1, 40), y = error, marker = "o", color = "blue", markerfacecolor= "red")这个不应该选择误差为0时的k值吗

在进行KNN算法的参数选择时，通常需要通过交叉验证等方法来选择最优的K值，而不是简单地选择误差为0时的K值。因为在实际应用中，数据分布和特征选择等因素都会对模型的性能产生影响，因此通过交叉验证等方法选择最优的K值可以更好地适应不同的数据集和应用场景。

在给定一组K值的情况下，可以通过计算不同K值对应的误差来选择最优的K值。一般来说，误差随着K值的增加而逐渐减小，但当K值过大时可能会出现过拟合的情况，误差会出现反弹。因此，需要选择误差最小的K值作为最终的模型参数。

在给定K值范围的情况下，可以通过绘制误差曲线来选择最优的K值。在绘制误差曲线时，通常会选择一定范围内的K值，而不仅仅是误差为0时的K值。

因此，sns.lineplot中选择了K值范围为1到40，并绘制了不同K值对应的误差曲线，通过观察误差曲线来选择最优的K值。具体而言，可以选择误差最小的K值作为最终的模型参数。

相关问题

markerfacecolor

markerfacecolor is a property of matplotlib markers that sets the color of the face of the marker. This property can be set to a string representing a color name (e.g. 'red'), a hexadecimal RGB value (e.g. '#FF0000' for red), or an RGB tuple (e.g. (1,0,0) for red).

For example, to set the markerfacecolor of a scatter plot to blue, you can use the following code:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 2, 3]

plt.scatter(x, y, marker='o', markerfacecolor='blue')

plt.show()

This will create a scatter plot with circular markers filled with blue color.

python中的plt.plot()函数

plt.plot()函数是Python中matplotlib库中的一个函数，用于绘制折线图。它可以接受多组数据，并将其绘制成一条或多条线。plt.plot()函数常用的参数有：

- x：x轴数据，如果不指定，则默认为range(0,len(y))；
- y：y轴数据；
- label：标签，用于在图例中显示该线的名称；
- color：线条颜色；
- linewidth：线条宽度；
- linestyle：线条样式；
- marker：数据点样式；
- markersize：数据点大小；
- markerfacecolor：数据点填充颜色；
- markeredgecolor：数据点边框颜色。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, label='line 1', color='blue', linewidth=2, linestyle='--', marker='o', markersize=8, markerfacecolor='red', markeredgecolor='black')

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Line Chart')
plt.legend()
plt.show()

该代码会绘制一条蓝色的虚线，数据点用红色填充，边框为黑色的折线图，并在图例中显示“line 1”。