R:如何计算KNN的预测精度？

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它基于实例之间的相似性进行预测，即通过找到最接近待预测样本的K个邻居来确定其类别或数值。

要计算KNN的预测精度，可以按照以下步骤进行：

1. 数据准备：将数据集划分为训练集和测试集。通常，将大部分数据用于训练，少部分用于测试。
2. 特征选择和预处理：根据具体问题选择适当的特征，并对其进行预处理，如标准化、归一化等。
3. 计算距离：对于每个测试样本，计算其与训练集中所有样本的距离。常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
4. 选择K值：确定K的取值，即选择最近的K个邻居进行预测。K的选择可以通过交叉验证等方法进行调优。
5. 预测：根据K个最近邻的类别或数值，采用多数表决或加权平均等方式进行预测。
6. 计算预测精度：将预测结果与真实标签进行比较，计算分类问题的准确率、精确率、召回率、F1值等评价指标，计算回归问题的均方误差（MSE）等指标。

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