为什么我的confusionMatrix中有NAs在做KNN？
在进行K最近邻（KNN）算法时，出现NAs（缺失值）在混淆矩阵（confusion matrix）中的情况可能有以下几个原因：
- 数据预处理不完整：KNN算法对于缺失值是敏感的，如果在进行KNN之前没有对数据进行缺失值处理，那么在计算距离时会出现NAs。建议在应用KNN之前，对数据进行缺失值处理，可以选择删除带有缺失值的样本或使用插补方法进行填充。
- 特征选择问题：KNN算法是基于特征之间的距离进行分类的，如果在特征选择过程中存在缺失值，那么在计算距离时会出现NAs。建议在特征选择过程中，对于存在缺失值的特征进行处理，可以选择删除或使用合适的方法进行填充。
- K值选择不当：KNN算法中的K值代表着邻居的数量，如果选择的K值过大，可能会导致样本中的某些类别无法找到足够的邻居，从而导致NAs的出现。建议根据数据集的特点和实际需求，选择合适的K值。
- 数据集不平衡：如果数据集中某些类别的样本数量较少，那么在进行KNN分类时，可能会出现某些类别无法找到足够的邻居，从而导致NAs的出现。建议在数据集不平衡的情况下，可以考虑使用过采样或欠采样等方法来平衡数据集。
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confusionMatrix(knn_prediction, test$taste)
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confusionMatrix</e
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fit = knn(train_sem_NA_Linhas, test_sem_NA_Linhas('Accurancy:', sum(diag(c_ma
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#PREDIC
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mode
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、、、、
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MaC &l
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