我得到这样的错误率高达20个值可能是什么原因？ k_values： [1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8， 9， 10， 11， 12， 13， 14， 15， 16， 17， 18， 19， 20] 错误 [0.0， 0.0， 0.0， 0.0， 0.0， 0.0， 0.002000000000000018， 0.0020000000000000018， 0.0020000000000000018， 0.0.0.0.00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000020000000000000018,0.0020000000000000018， 0.002000000000000018， 0.006000000000000005， 0.0040000000000000036， 0.00800000000000007,0.00600000000000005， 0.010000000000000009， 0.008000000000000007， 0.0140000000000000012， 0.0120000000000000001] 这些是我的测试错误率
我想知道错误率随着 k 值的增加而增加的原因？
KNN 中的参数 K 控制模型的复杂性。您没有提供具体问题的详细信息，但您可能会看到偏差/方差权衡。这篇文章是一个很好的阅读。
通常，您在验证集中尝试模型中不同值的超参数值(KNN 中的 K 值(，并保留最佳值。请注意，此验证集与测试集不同。
KNN 中的 K 代表考虑的最近邻数。因此，考虑的邻居越多，距离越远的邻居对最终结果产生影响。虽然随着更多的邻居被占用，更多不同类别的元素也被采用，这是有道理的。这可能会导致分类错误，尤其是对于聚类边界上的元素。
另一个要考虑的例子是两个不平衡的集群 - 一个集群有 5 个元素，第二个集群有 20 个元素。当 K=10 时，第一个聚类中的所有元素都将被归类为第二个聚类。另一方面，如果聚类很好地分离，K=3 将产生更好的结果。
结果的确切原因将取决于您拥有的聚类数量、其放置、密度和基数。
K 值越高，数据集中的多数类对结果的结果有更大的发言权，所以错误率增加
假设有 100 个数据点，假设 80 个属于类标签"0"，20 个属于类标签"1">
现在，如果我选择k>40的任何值，所有的数据点现在都属于多数类
通常，K的值大会导致欠拟合，同时K的值非常小(尽管特定于问题(会导致过度拟合