我正在使用 Weka IBk 进行文本分类。每个文档基本上都是一个短句子。训练数据集包含 15,000 个文档。在测试时，我可以看到 k=1 给出了最好的准确度？这该如何解释呢？
如果您使用与 k=1 训练过的相同数据集查询学习器，则输出值应该是完美的，除非您的数据具有相同的参数但具有不同的结果值。阅读一些关于过度拟合的内容，因为它适用于 KNN 学习器。
如果您使用与训练时相同的数据集进行查询，则查询将为每个学习者提供一些给定的参数值。因为该点存在于您训练的数据集中的学习器中，所以学习器将匹配该训练点最接近参数值，因此输出该训练点存在的任何 Y 值，在本例中与您的点相同查询与。
可能性是：
K 的最佳值取决于数据。一般来说，k的值可能会减少噪声对分类的影响，但会使每个分类之间的界限变得更加模糊。
如果您的结果变量包含值 0 或 1 - 那么请确保您使用的是 as.factor，否则它可能会将数据解释为连续的。
准确度通常是针对不在训练数据集中的点（即看不见的数据点）计算的，因为如果您计算看不见的值（不在训练数据集中的值）的准确度，您可以声称我的模型的准确度是已计算出未见的值。
如果计算训练数据集（k=1 的 KNN）的准确度，您将得到 100%，因为模型已经看到这些值，并且为 k=1 形成了粗略的决策边界。当您计算看不见的数据的准确性时，它的表现非常糟糕，即训练误差会非常低，但实际误差会非常高。所以如果你选择一个最佳的 k 会更好。要选择最佳 k，您应该在误差和作为测试数据的未见数据的 k 值之间绘制图表，现在您应该选择误差最低的值。
现在回答你的问题，
1）您可能已将整个数据集作为训练数据集，并选择数据集的子部分作为测试数据集。
（或者）
2) 您可能已经获取了训练数据集的准确性。
如果这两种情况不是，请检查较高 k 的精度值，对于未见过的数据或测试数据，当 k>1 时，您将获得更好的精度。