❶ knn算法的训练数据集需要多大

这个不一定。之所以要分训练集和测试集是因为怕过度拟合（overfitting），所以需要一内个测试集来检验确定 你建立容的模型并不只是适合于这一组数据。我一般都是70%训练集30%测试集。当然，得看数据量有多大，以及复杂程度。只要训练集>=测试集，就不会错，但好不好得具体分析。如果数据量在1000以下的话，最好是k折交叉验证（基本上只要不是特别复杂的数据，都推荐k折交叉验证）。如果要是数据量大于10万的话，最好考虑80：20甚至90:10。