基于L1曼哈顿距离实现KNN分类预测的可行方法咨询

完全可以基于曼哈顿（L1）距离完成KNN分类全流程预测，你之前的实现无效是两类典型的API使用误区，不需要推翻原本能正常运行的L2版KNN框架，仅调整分类器初始化的距离参数即可落地。

• 混淆了两类最近邻相关类别的适用场景：NearestNeighbors是无监督的邻域检索工具，仅能完成样本近邻索引、距离计算的查询能力，不内置分类投票、标签预测逻辑，本身就没有对外提供predict()接口，天然不适合直接用于分类建模。
• 距离参数的传值方式适配错了场景：手动实例化DistanceMetric对象传入metric参数的写法，仅适配NearestNeighbors的邻域查询场景；用于分类的KNeighborsClassifier内置了全量常用距离度量的支持，根本不需要手动实例化距离对象。

直接沿用原本跑通的KNeighborsClassifier框架，初始化时通过metric参数指定使用曼哈顿距离即可，全流程和原L2版本完全对齐，不需要额外引入NearestNeighbors、DistanceMetric模块：

def L1(trainx, trainy, testx):
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    # 初始化1近邻分类器，指定使用曼哈顿距离
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1, metric='manhattan')
    # 拟合训练集
    knn.fit(trainx, trainy)
    # 输出测试集预测结果
    y_pred = knn.predict(testx)
    return y_pred

补充说明：KNeighborsClassifier默认使用闵可夫斯基距离，p值取2时就是原代码用到的L2欧氏距离，p值取1时等价于曼哈顿距离；直接传metric='manhattan'的写法，和手动设置p=1的计算效果完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MarkS