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最佳答案
使用 k-NN 评估训练误差时，您将使用训练集本身对训练集中的每个实例进行分类。
如果一个点可以是它自己的邻居，那么使用k = 1将产生完美的性能，因为它总是为每个点预测该点自己的标签。所以，是的，使用 k = 1 肯定会最小化训练误差。
关于machine-learning - KNN 中 k 的值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42196180/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！