比较不同K值超参数下模型准确率和误分类率（使用R语言）

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本文介绍了使用R语言实施K近邻算法，通过比较不同K值超参数下的模型准确率和误分类率，探讨了如何选择最优K值以提升分类模型性能。内容包括数据集准备、数据分割、模型构建及性能评估。

比较不同K值超参数下模型准确率和误分类率（使用R语言）

在机器学习中，K近邻算法是一种常用的分类算法。K近邻算法的核心思想是根据样本之间的距离来确定其类别。在K近邻算法中，K值是一个重要的超参数，它决定了在进行分类时考虑的邻居数量。本文将使用R语言实现K近邻算法，并比较不同K值超参数下模型的准确率和误分类率。

首先，我们需要准备数据集。在本文中，我们将使用一个经典的鸢尾花数据集（Iris dataset）。这个数据集包含了150个样本，每个样本有四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），并且分为三个类别（Setosa、Versicolor、Virginica）。

以下是加载数据集的R代码：

# 加载鸢尾花数据集
data(iris)

接下来，我们将数据集分割为训练集和测试集。训练集用于构建K近邻模型，而测试集用于评估模型的性能。在本文中，我们将80%的数据用作训练集，20%的数据用作测试集。

以下是数据集分割的R代码：

# 设置随机种子以保持可重复性
set.seed(123)

# 随机划分数据集
train_index <- sample(1:nrow(iris), 0.8 * nrow(iris))
train_set <- iris[train_index, ]
test_set <- iris[-train_index, ]

现在，我们可以使用K近邻算法构建分类模型了。在R语言中，可以使用knn()函数来实现K