当我们将.fit()方法应用于Scikit中的kNN模型时会发生什么-了解kNN是否没有训练阶段？

当我们将.fit()方法应用于Scikit中的kNN模型时，会发生以下情况：

1. 训练阶段：kNN模型是一种基于实例的学习算法，它没有显式的训练阶段。在.fit()方法中，将会把训练数据集作为参数传入模型，模型会将这些数据存储起来以供后续的预测使用。
2. 存储训练数据：.fit()方法会将训练数据集存储在模型中，以便在预测阶段使用。这些数据通常包括输入特征和对应的标签。
3. 预测准备：在.fit()方法中，kNN模型会根据训练数据集构建一个数据结构，通常是一个树或者一个索引结构，以便在预测阶段快速找到最近邻的数据点。
4. 模型参数：在.fit()方法中，kNN模型可以接受一些参数，例如k值（最近邻的数量）、距离度量方法等。这些参数可以根据具体的应用场景进行调整，以获得更好的预测性能。
5. 模型保存：在.fit()方法执行完毕后，可以将训练好的kNN模型保存到磁盘上，以便后续加载和使用。

总结起来，当我们将.fit()方法应用于Scikit中的kNN模型时，会将训练数据存储在模型中，并根据这些数据构建一个数据结构，以便在预测阶段快速找到最近邻的数据点。kNN模型没有显式的训练阶段，而是在预测阶段根据训练数据进行计算和匹配。