学习 KNN 算法时可能遇到的那些坑-优快云博客

KNN（K - 近邻算法）作为一种简单直观的机器学习算法，凭借其易于理解和实现的特点，成为很多初学者踏入机器学习领域的首选。但在实际学习和应用过程中，却常常会遇到各种问题，影响模型效果。本文就来详细说说这些常见问题，帮助大家更深入地掌握 KNN 算法。

K 值的选择难题

K 值是 KNN 算法中最核心的参数，其取值直接决定了模型的预测性能，这也是初学者最先面临的挑战。

K 值过小：此时模型的复杂度较高，对训练数据的拟合程度过高，容易受到噪声点和异常值的干扰，从而导致过拟合。比如在一个识别手写数字的任务中，若 K=1，当待识别样本附近恰好有一个被误标的数字样本（如本应是 “3” 却标成了 “8”），模型就会错误地将该样本预测为 “8”。

K 值过大：模型会变得过于简单，无法捕捉到数据本身的细微分布特征，进而造成欠拟合。当 K 值接近甚至等于训练样本总数时，模型会直接将所有样本预测为训练集中数量最多的类别，完全失去了分类的意义。

解决方法：通常采用交叉验证的方式来选择最优 K 值。通过在不同的 K 值下进行多次交叉验证，根据模型在验证集上的平均表现确定最佳值。实际应用中，K 值多选择较小的奇数，这样能有效避免投票时出现平局的情况。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn.model_selection import cross_val_score

import numpy as np

best_k = 1

best_score = 0

for k in range(1, 20, 2):

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)

scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=5)

mean_score = np.mean(scores)

if mean_score > best_score:

best_score = mean_score

best_k = k

print(f"最优K值为：{best_k}")

距离度量的选择困惑

KNN 算法通过计算样本间的距离来判断相似性，距离度量方式的选择对结果影响很大，初学者往往在此处感到困惑。

常见的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离等，它们各有适用场景：

欧氏距离：适用于连续型特征数据，能综合反映样本在各个维度上的差异，但对异常值敏感，且受特征量纲影响大。例如在包含 “年龄（岁）” 和 “收入（元）” 的数据集里，欧氏距离会更倾向于 “收入” 这个量纲大的特征。

曼哈顿距离：多用于描述网格状分布的数据（如城市道路规划中的坐标），对高维数据的稳定性较好，但在某些情况下会损失特征间的关联性信息。

余弦距离：主要衡量向量的方向相似度，常用于文本分类（如判断两篇文章主题是否相近）等场景，不受向量模长影响。

选择时需结合数据类型和业务场景，不能盲目套用。

# 欧氏距离（默认）

knn_euclidean = KNeighborsClassifier(metric='euclidean')

# 曼哈顿距离

knn_manhattan = KNeighborsClassifier(metric='manhattan')

# 余弦距离

knn_cosine = KNeighborsClassifier(metric='cosine')

数据预处理的忽视

很多初学者容易忽略数据预处理步骤，直接将原始数据输入 KNN 模型，导致预测效果不佳。

KNN 基于距离计算，原始数据存在的问题会被放大：

量纲差异：不同特征的单位不同（如身高用厘米，体重用千克），会导致距离计算受量纲大的特征主导，掩盖其他特征的影响。

缺失值与异常值：缺失值会使距离计算出错，异常值则可能被当作 “近邻”，干扰预测结果。

解决方法：预处理必不可少，包括用标准化（StandardScaler）或归一化（MinMaxScaler）统一特征尺度，用均值 / 中位数填充缺失值，通过箱线图等方法识别并处理异常值。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()

X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 标准化后各特征均值为0，方差为1

计算复杂度高的问题

KNN 属于 “惰性学习” 算法，训练阶段不构建模型，仅在预测时计算待预测样本与所有训练样本的距离，这导致其计算复杂度较高。

当训练样本数量庞大（如超过 10 万条）时，预测阶段的时间成本会急剧增加，因为每预测一个样本都需要完成 O (n) 次距离计算（n 为训练样本数），难以满足实时性要求。

解决方法：可采用 KD 树、球树等数据结构对训练样本进行索引，减少距离计算次数；也可对数据进行降维处理，降低特征维度以提高计算效率。

knn_kd = KNeighborsClassifier(algorithm='kd_tree') # 用KD树优化搜索效率

类别不平衡的影响

在分类任务中，若训练集中不同类别的样本数量差异悬殊（如正样本占 90%，负样本仅占 10%），KNN 的预测会严重偏向多数类。

这是因为多数类样本在空间中分布更密集，待预测样本的 “近邻” 更可能来自多数类，导致少数类被忽略，比如在疾病筛查中，可能漏诊大量患者。

解决方法：可通过过采样（增加少数类样本）或欠采样（减少多数类样本）平衡数据；也可使用权重机制（如距离越近权重越大），增强少数类样本的影响。

knn_weighted = KNeighborsClassifier(weights='distance') # 距离加权缓解类别不平衡

总之，KNN 算法看似简单，实则需要深入理解其背后的原理和潜在问题。只有在实践中不断摸索参数调优、数据处理的技巧，才能让 KNN 在实际任务中发挥出更好的性能。