knn.score(newxtest,ytest)

这段代码是用 KNN（K-Nearest Neighbors）算法对新的测试数据进行分类，并输出分类的准确率。其中，newxtest是新的测试数据集，ytest是新测试数据集对应的真实分类标签。score()函数是 KNN 模型自带的评估函数，用于计算模型在测试数据集上的准确率，即模型对测试数据集中的样本进行分类的准确率。

相关问题

knn.fit(newxtrain,ytrain) knn.score(newxtest,ytest)

这两行代码分别表示KNN模型的训练和测试。具体来说，knn.fit(newxtrain,ytrain)使用新的训练数据newxtrain和对应的标签ytrain来拟合KNN模型，使其能够对新的数据进行预测。而knn.score(newxtest,ytest)则用测试数据集newxtest和对应的标签ytest来评估KNN模型的准确率，即在测试数据集上的表现如何。

需要注意的是，这里的KNN是一种基于距离度量的分类算法，它假设样本空间中相似的样本具有相同的类别标记，因此在训练时需要提供带有标签的训练数据集，以便模型能够学习不同类别之间的区别。在测试时，模型将新样本与训练集中的样本计算距离，并根据最近邻的类别进行分类。

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。