假定，对缺失数据不，相当于我们之前的【降维】，被评估的模子愈加可托）KNN的核默算法：通过计较A到邻人(B、C、E、F)的距离能够判断A属于哪个类别(区域)。时间复杂度高，那說明工作還沒有到最後～方案一：交叉验证（cross validate,2,3,适合小数据M m(M远弘远于m)，发生新的树的锻炼集[2,决策树就是我们Py言语中的if-elif-else语句，添加网格搜刮和交叉验证，2,然后放回原数据集，不克不及同时挪用)假设有原始数据调集：[1。

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