KNN 的用法
KNN 演算法可媲美最精確的模型，因為它可以進行高度準確的預測。因此，如果應用程式需要高精確度但不需要一般人易於了解的模型，您可以對這些應用程式使用 KNN 演算法。
預測的品質視距離測量而定。因此，KNN 演算法適合有足夠可用的網域知識的應用程式。此知識支援適當測量的選擇。
KNN 演算法是一種惰性學習，它會將產生預測的計算延遲到分類才進行。相較於其他演算法，雖然此方法會增加計算成本，但如果應用程式沒有經常要求預測，但精確度很重要，則 KNN 仍是較好的選擇。
KNN 演算法可媲美最精確的模型，因為它可以進行高度準確的預測。因此，如果應用程式需要高精確度但不需要一般人易於了解的模型，您可以對這些應用程式使用 KNN 演算法。
預測的品質視距離測量而定。因此，KNN 演算法適合有足夠可用的網域知識的應用程式。此知識支援適當測量的選擇。
KNN 演算法是一種惰性學習，它會將產生預測的計算延遲到分類才進行。相較於其他演算法，雖然此方法會增加計算成本，但如果應用程式沒有經常要求預測，但精確度很重要，則 KNN 仍是較好的選擇。