Python 不拟合模型进行预测（knn）

当我在下面的代码中注释

knn.fit（x\u tr，y\u tr）

并运行时，它给出了一个错误

notfitteError:这个KNeighborsClassifier实例还没有安装。使用此方法之前，请使用适当的参数调用“fit”。

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
print(knn)
# knn.fit(x_tr, y_tr)
# print(knn)
pred = knn.predict(x_cv)
acc = accuracy_score(y_cv, pred, normalize=True) * float(100)

我的缺点是我没有在任何变量中保存

knn.fit（…）

，程序如何知道我没有安装

另外，当我在启动和安装后打印模型时，它完全相同

KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski',
                     metric_params=None, n_jobs=None, n_neighbors=1, p=2,
                     weights='uniform')
KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski',
                     metric_params=None, n_jobs=None, n_neighbors=1, p=2,
                     weights='uniform')

---

如果查看

KNeighborsClassifier

code，

knn

实例将在

self

中存储经过训练的参数/信息。这就是程序知道的原因

有关详细信息，请在触发

knn.predict

时查看

• 它首先在中调用

  neigh\u dist，neigh\u ind=self.kneighbors（X）

  sklearn\neights\\u classification.py

  （第175行）
• 接下来，它在

  sklearn\neights\\u base.py

  （第585行）中调用

  check\u is_fitted（self）