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liuyubobobo

2018-10-04

这是正常的。

首先请确定你两次试验的训练数据集和测试数据集是完全相同的，即没有因为随机的因素引入的差距。

在这个基础上，即使得到这样的结果也是正常的。因为：

1）准确率只能描述当前测试数据的结果，或者严格地说，对于当前的（训练数据和测试）数据，归一化以后，准确率从98.6降到了97.2。但这不代表，对于新的数据，准确率会怎样。

2）如果你的一切操作是正确的。我倾向于相信97.2，因为对于kNN来说，进行归一化比不进行归一化更合理，结果更可靠。

对于当前数据，最准确的获得准确率的方式，是遍历所有随机分配训练数据集合测试数据集的可能，取所有可能的准确率的均值。但我们通常不会这么做。因为太麻烦了。这也告诉我们，我们通常拿到的准确率只是一个“指标”，他只是给我们一个概念，而不是一个精准的数字。

一定要明确：机器学习的过程不是物理公式的计算，而是基于统计学的。统计就有误差，就和统计样本有关，所有的结果都是值得怀疑的：）

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