KNN模型实现中自定义取k近邻方法失效原因咨询

你的代码逻辑完全偏离了KNN的核心要求，问题出在这两点：

• 你取的first_k是距离值本身，然后用value_counts().idxmax()统计的是这些距离值的出现次数，找出现最多的距离值——这和KNN需要的「统计k个最近样本的标签次数」完全不是一回事。比如两个不同标签的样本距离相同，你的代码会把这个距离值当成结果返回，而不是对应的标签。
• 正确的逻辑应该是：先找到k个最近样本的索引，再通过索引拿到这些样本对应的y_train标签，最后统计标签的众数作为预测结果。第二种代码就是这么做的：nsmallest(n=k).index拿到最近k个样本的索引，用这个索引取y_train的标签，再用mode()[0]找出现最多的标签。

举个简单例子：
假设X_train的distance列是[0.1, 0.2, 0.1]，对应的y_train是[0, 1, 0]，k=2。
你的代码里first_k是[0.1, 0.1]，value_counts().idxmax()返回0.1，这显然不是正确的预测标签（正确应该是0）。
而第二种代码会拿到前2个最小距离的索引（0和2），取y_train[0]和y_train[2]得到[0,0]，mode返回0，这才是正确结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者VIVEK SINGH GULIA