为什么逻辑回归分类器的准确率与k近邻不同？
Why is the accuracy of the logistic regression classifier different from k-nearest neighbors?
我知道如何计算每个的准确度，但我不明白为什么它们不同。
首先，KNN是一种确定性算法，也就是说如果你把K的值和运行算法保持n次，结果是一样的。
另一方面，逻辑回归是一种随机算法。这意味着该算法使用一些随机值来实现其目标。如果您多次 运行 该算法，您会看到不同的结果。这是正常的，尽管您想减少这种变化。
其次，它们是不同的算法。当您对同一问题应用不同的算法时，获得不同的准确度是正常的。这类问题没有灵丹妙药。您需要找到适合您问题的最佳算法。有时，在给定问题 A 中达到非常好的准确度的算法对于问题 B 并不适用。
我知道如何计算每个的准确度，但我不明白为什么它们不同。
首先，KNN是一种确定性算法，也就是说如果你把K的值和运行算法保持n次，结果是一样的。
另一方面，逻辑回归是一种随机算法。这意味着该算法使用一些随机值来实现其目标。如果您多次 运行 该算法，您会看到不同的结果。这是正常的，尽管您想减少这种变化。
其次，它们是不同的算法。当您对同一问题应用不同的算法时，获得不同的准确度是正常的。这类问题没有灵丹妙药。您需要找到适合您问题的最佳算法。有时，在给定问题 A 中达到非常好的准确度的算法对于问题 B 并不适用。