我正在面对我的第一个机器学习算法knn，最令我困惑的是将数据集拆分为训练和测试数据。使用更复杂的ms算法，我可以想象计算机需要进行“训练”过程，但knn更直接，不需要训练集。还是我没有完全理解knn。
作为背景：我有一个数据集，必须要求用户输入一些信息。从那里我可以找到k个用户的最近邻居。
非常感谢您的解释。预先谢谢您：）。
yanyantianlong 回答：在kNN中创建训练和测试数据有什么意义？
KNN通常具有验证数据集，以考虑要考虑的最佳邻居数。
鉴于此，请在测试集上检查算法在野外的执行情况。
如果您能以某种方式从用户输入中找到要考虑的最佳邻居数，则无需测试或验证。如果没有（例如，用户输入了一些值，但是鉴于您不确定要考虑的邻居数量是否确定），则应同时进行验证和测试（或其他一些变体，例如K-Fold，以查找超参数）。
编辑：还有其他超参数，例如距离度量标准，但是这个想法成立。