是的，这条线表明 KNN 是加权的，并且权重是距离的倒数。所有这些都可以在scikit-learn 的文档中轻松找到

help此外，专业提示，您可以使用该函数找到对象的文档。在这种情况下：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

print(help(KNeighborsClassifier))

至于加权 KNN 的工作原理，我实际上在我的网站上制作了一个关于此的学习单元。

简而言之，对实例进行加权意味着不是每个邻居都拥有平等的投票权，而是对他们的投票进行加权。这意味着，例如，在我的 3 个最近邻中，其中 2 个属于 A 类但权重较低，其中 1 个属于 B 类且权重较高，即使有更多邻居，KNN 仍可能选择 B 类属于A类。