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Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-02
KNeighborsRegressor默认weights='uniform'，邻域中的各点权重相同；改成'distance'后，官方定义为按距离的倒数加权。它是在综合邻居的目标数值，不是在数哪个分类标签票数最多。
原创教学例子：假定只用两个邻居，目标值分别为10和30，与查询点的距离分别为1和3。等权预测为20；倒数距离权重为1和1/3，加权平均是(10×1＋30×1/3)÷(1＋1/3)=15。这里距离均非零，只用来解释权重。
Amy建议：比较权重方案时保持训练／验证划分与邻居数一致，检查误差变化。更重视近邻不等于一定更准确；若最近的样本恰有噪声，也可能把预测拉偏。
官方来源：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor.html