在查询这个问题时，发现大多帖子都是基于KNN用来进行分类预测，然后用准确率来进行K的选择，那么用KNN进行填补数据应该怎么来进行K的选择？
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山脚下的夹心 2021-12-03 10:24关注https://blog.csdn.net/deephub/article/details/109270839?spm=1005.2026.3001.5635&utm_medium=distribute.pc_relevant_ask_down.none-task-blog-2~default~OPENSEARCH~default-4.pc_feed_download_top3ask&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_ask_down.none-task-blog-2~default~OPENSEARCH~default-4.pc_feed_download_top3ask 这篇帖子里面提到了K的选择，但是我有一点不明白，就是如果要对比多个机器学习的话，难道每次K都选择各自最优的吗？那不是K就不一样了
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- 2021-05-05 23:21回答 5 已采纳 如果能够剔除对结果无影响或影响甚微的变量，当然是最好的。不过，要想逐一确定哪些变量和结果之间存在较高的相关性，也并非易事。通常，降维是首选的手段，而主成分分析（PCA）是降维最常用的方法。
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- 2022-10-20 20:16回答 3 已采纳 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl #中文乱码解决
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- 2022-09-30 18:14回答 5 已采纳 首先，手写识别的关键是特征描述，如果这一步没有做好，用什么方法，怎么调参，也不会有好的结果。将图像像素值直接作为输入向量，原则上是不适当的。推荐实现方法如下：（1）首先，样本均匀，标准化，归一化，这些
- 回答 3 已采纳 1 Data Preparation pareto displays the first 95% of the cumulative distribution, some elements in y
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- 2022-05-19 17:18回答 2 已采纳 我觉得就是自圆其说，然后有效果
- 2016-05-13 03:05回答 1 已采纳 Yes, it makes sense. It depends whether your whole stack is in golang or not. Otherwise, golang do
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- 2023-04-07 21:03bb8886的博客 对泰坦尼克号数据进行挖掘建模分析
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