KNN模型曲线平坦、精度不足求助：股票涨跌预测项目

我正在完成一个学校项目，需要基于自选变量预测股票涨跌。课堂上学过多种算法，现在想让KNN模型生效，但遇到了两个核心问题：

• KNN误差率曲线呈直线，没法用肘部法寻找最低误差率
• 模型精度远低于预期（预期精度45%-75%）

我的数据集包含93条月度数据（2015年至2022年9月），相关截图：

• 数据集：
• KNN误差率曲线：
• 精度截图：

我怀疑存在一些问题，比如混淆矩阵的数据量和数据集相比过少（不太清楚怎么在Excel和Google Colab间正确传递数据）。我直接复制了课堂上的代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(df.drop('direction',axis=1))
stand_features = scaler.transform(df.drop('direction',axis=1))
df_stand = pd.DataFrame(stand_features,columns=df.columns[:-1])
df_stand.head()

# import library
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(stand_features,df['direction'],test_size=0.25)

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
knn.fit(x_train,y_train)
y_pred = knn.predict(x_test)

error_rate = []

for i in range(1,40):
  knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
  knn.fit(x_train,y_train)
  pred_i = knn.predict(x_test)
  error_rate.append(np.mean(pred_i != y_test))

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(range(1,40),error_rate,color='blue', linestyle='dashed', marker='o', markerfacecolor='red', markersize=10)
plt.title('Error Rate vs K Value')
plt.xlabel('K')
plt.ylabel('Error rate')

from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import classification_report

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
knn.fit(x_train,y_train)
y_pred = knn.predict(x_test)

print('WITH K=2')
print('\n')
print(confusion_matrix(y_test,y_pred))
print('\n')
print(classification_report(y_test,y_pred))

我原本期望得到类似的KNN曲线，但实际曲线完全平坦，精度极差。请问有什么解决建议？

解决建议 #

1. 修复K值循环的核心错误 #

你误差率曲线平坦的直接原因是循环里一直固定用K=1，根本没遍历不同K值！看这段代码：

error_rate = []

for i in range(1,40):
  knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)  # 这里应该用i，不是固定1！
  knn.fit(x_train,y_train)
  pred_i = knn.predict(x_test)
  error_rate.append(np.mean(pred_i != y_test))

把n_neighbors=1改成n_neighbors=i，这样循环才会测试K=1到K=39的不同情况，误差率曲线才会出现正常的波动。

2. 优化数据集与样本划分 #

• 93条数据按0.25的测试比例划分，测试集只有约23条样本，混淆矩阵样本量小是正常的，但整体数据量太少会导致模型稳定性差。可以尝试：
  • 调整划分比例，比如把test_size设为0.2，让训练集样本更多
  • 检查direction列的涨跌类别分布，如果存在严重不平衡（比如涨的样本占80%，跌的占20%），需要用重采样（过采样少数类/欠采样多数类）或者在模型里设置class_weight='balanced'参数

3. 特征工程优化 #

KNN对特征质量非常敏感，从数据集截图看，可能存在特征冗余或区分度不足的问题：

• 计算特征间的相关性，剔除高度相关的特征（比如皮尔逊相关系数大于0.8的特征）
• 用特征选择方法（比如sklearn.feature_selection.SelectKBest）筛选对涨跌预测更有价值的特征
• 检查特征是否有缺失值、异常值，先做预处理（填充缺失值、剔除/修正异常值）

4. KNN模型调优 #

• 尝试调整距离度量方式：比如把metric='manhattan'（曼哈顿距离）代替默认的欧氏距离，对异常值更鲁棒
• 调整权重参数：设置weights='distance'，让距离近的样本权重更高，可能提升精度
• 用交叉验证评估模型：使用sklearn.model_selection.cross_val_score做5折或10折交叉验证，避免单次训练测试划分的随机性导致的结果偏差

5. Excel与Colab数据传递方案 #

别直接复制粘贴，容易丢数据或格式出错：

• 在Colab左侧面板点击「文件」→「上传到会话存储」，直接上传Excel文件，然后用pd.read_excel('文件名.xlsx')读取
• 或者把Excel另存为CSV格式，上传后用pd.read_csv('文件名.csv')读取，兼容性更好

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wild Cat