使用accuracy_score计算knn模型在测试数据集上的分类精度

使用accuracy_score函数可以计算knn模型在测试数据集上的分类精度。accuracy_score函数是sklearn.metrics模块中的一个函数，用于计算分类准确率。

首先，需要导入相应的库和模块：

from sklearn.metrics import accuracy_score

然后，使用knn模型对测试数据集进行预测，并将预测结果与真实标签进行比较，计算分类准确率：

y_pred = knn_model.predict(X_test)  # 使用knn模型对测试数据集进行预测
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)  # 计算分类准确率

其中，X_test是测试数据集的特征矩阵，y_test是测试数据集的真实标签，y_pred是knn模型对测试数据集的预测结果。

相关问题：
1. 什么是knn模型？
2. 如何使用sklearn库中的metrics模块计算分类准确率？
3. 还有哪些评估指标可以用来评估分类模型的性能？