當我評論knn.fit(x_tr,y_tr)下面的代碼并運行時，它給出了一個錯誤NotFittedError: This KNeighborsClassifier instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this method.knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)print(knn)# knn.fit(x_tr, y_tr)# print(knn)pred = knn.predict(x_cv)acc = accuracy_score(y_cv, pred, normalize=True) * float(100)我的斷開連接是我沒有保存knn.fit(...)在任何變量中，程序怎么知道我沒有安裝？此外，當我在啟動后和擬合后打印模型時......它完全相同KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=None, n_neighbors=1, p=2, weights='uniform')KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=None, n_neighbors=1, p=2, weights='uniform')
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LEATH
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如果您查看代碼KNeighborsClassifier，knn實例會將經過訓練的參數/信息存儲在self. 這就是程序知道的原因。
有關詳細信息，何時knn.predict觸發。
它首先調用
neigh_dist, neigh_ind = self.kneighbors(X)（sklearn\neighbors\_classification.py第 175 行）接下來，它調用
check_is_fitted(self)（sklearn\neighbors\_base.py第 585 行）
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