KNN多分类评价指标

KNN多分类问题的评价指标与SVM多分类问题类似，常用的指标有准确率、宏平均精确率、召回率和F1值、微平均精确率、召回率和F1值、加权平均精确率、召回率和F1值等。

以准确率为例，使用sklearn库的accuracy_score函数进行计算，示例如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 2, 3]
y_pred = [0, 1, 1, 3]
accuracy_score(y_true, y_pred)

宏平均精确率、召回率和F1值、微平均精确率、召回率和F1值、加权平均精确率、召回率和F1值的计算方式与SVM多分类问题相同，这里不再赘述。

需要注意的是，对于不平衡的多分类问题，仅使用准确率作为评价指标可能会给出误导性的结果。此时可以考虑使用混淆矩阵（Confusion Matrix）来得到更全面的评价结果。