knn. score(xtest,ytest)是什么意思

这段代码是用来计算knn分类器在测试集上的准确率（accuracy）。其中，knn是一个机器学习算法，用于分类任务；xtest是测试集的特征矩阵，ytest是测试集的标签（即真实类别）。在调用knn.score(xtest,ytest)时，knn会将测试集的特征矩阵xtest输入到模型中进行预测，并将预测结果与真实标签ytest进行比较，从而计算出模型在测试集上的准确率。

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knn.score(newxtest,ytest)是什么意思

这是使用KNN分类器对测试数据进行评估的代码。其中，knn是使用KNeighborsClassifier类创建的KNN分类器对象，newxtest是测试数据集经过特征选择后的特征数据，ytest是测试数据集中的目标变量（标签）。通过调用knn对象的score方法，可以使用拟合好的模型对测试数据集进行预测，并计算预测结果与真实标签之间的准确率，即返回值表示分类器在测试数据集上的预测精度（accuracy）。

knn.score(newxtest,ytest)得到了什么

这段代码使用了sklearn库中的KNN分类器，其中knn是一个KNeighborsClassifier对象，调用了它的score方法来评估模型在测试集上的准确率。

具体来说，score方法会计算模型在测试集上的预测准确率，即正确分类的样本数占总样本数的比例。该方法返回一个准确率值，范围在0到1之间，值越高表示模型的预测效果越好。

使用方法如下：

# 计算模型在测试集上的准确率
accuracy = knn.score(newxtest, ytest)

# 输出准确率
print('Accuracy:',accuracy)

其中，newxtest是经过特征选择后的测试集特征矩阵，ytest是测试集的标签向量。在上述代码中，首先调用score方法计算模型的准确率，然后将结果保存在accuracy变量中，并输出准确率。