问题遇到的现象和发生背景
照抄教科书代码，结果却和书上写的不一样。想了解这是为什么。
问题相关代码，请勿粘贴截图
from sklearn.datasets import load_iris
iris_dataset = load_iris()
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset['data'],iris_dataset['target'],random_state=0)
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
knn.fit(X_train, y_train)
运行结果及报错内容
我得到的结果为：
Out[7]: KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
但得到的应该是：
KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=1, p=2, weights='uniform')
希望获得的回答
为什么我的Out不对呢？我应该怎么去修改？
按理说，fit方法返回的是knn对象本身并做原处修改，因此获得分类器的字符串表示，可以看出构建模型时用到的参数。而我却得到了n_neighbors=1的传入参数，令人迷惑。
求好心解答，感谢！
