使用Scikit-Learn的K-Nearest Neighbor处理鸢尾花数据集问题咨询

问题1：KNeighborsClassifier实例仅显示部分参数 #

该现象是Scikit-Learn 0.23及以上版本的默认显示规则：打印评估器实例时默认仅展示和默认值不同的参数，你仅修改了n_neighbors，所以输出只有这一个参数。
要展示全部参数，在导入sklearn后新增配置即可：

import sklearn
sklearn.set_config(print_changed_only=False) # 新增这行配置

之后再打印knn实例就能看到你预期的全部参数输出。

问题2：predict后print无输出 #

按你的代码逻辑正常运行应该输出[1 1 0]对应三个新样本的预测分类，无输出可按以下顺序排查：

• 先确认前序代码没有报错中断执行，可在拟合完模型后加print("模型拟合完成")验证执行流程是否走到预测步骤
• 检查运行环境是否存在输出折叠/过滤规则，比如Jupyter Notebook的输出区折叠、IDE的日志过滤功能
• 单独打印X_new验证数组生成正常，确认没有变量名拼写错误
• 可以直接输出模型预测结果验证：

print(knn.predict(X_new))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TNM