Python 使用KNN分类器具有召回率、F分数、精度1

我正在运行一个python脚本，它是我从一个网站上获取的。这是一个使用Iris数据集并对该数据集执行KNN分类的简单代码。但是当我运行这个脚本时，我一直得到所有的测量分数为1.0，我认为这是一个错误的结果。我在哪里犯的错误

脚本的分类部分：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

knn.fit(X_train, y_train)


y_pred = knn.predict(X_test)  
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))  
print(classification_report(y_test, y_pred))

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您可以从

获取完整脚本，然后尝试其他数据集。它会起作用的。也许你的算法能够正确地对所有数据进行分类。我运行了这个kNN程序，遇到了这样一个问题，但对于另一个数据集，它显示的答案不是1。

你能添加完整的代码吗？@Minion当然。我补充了一个问题，我认为没有问题，检查这个问题：@Minion，只是想了解：即使我改变了火车和测试样本，我总是得到1.0的一切。这不是一个错误的结果吗？在你发布的链接中，他获得了98%的准确率，这是可以理解的结果。我刚刚发现1.0非常奇怪，而且，在你的情况下发生的分裂（碰巧）正好给出了这个分数。尝试将

random_state

更改为其他值，您将观察到分数的变化。