这个问题需要更具体。并且可能会出现混乱。

• n_neighbors，是算法使用的邻近邻居的数量。
• metric，是您定义近邻的方式，默认情况下，是欧几里得。

metric , default='minkowski' 用于树的距离度量。默认度量是 minkowski，并且 p=2 等效于标准欧几里得度量。有关可用指标的列表，请参阅 DistanceMetric 的文档。如果 metric 是“预先计算的”，则 X 被假定为一个距离矩阵，并且在拟合期间必须是平方的。X 可能是一个稀疏图，在这种情况下，只有“非零”元素可以被认为是邻居。

n_neighbors是要考虑的邻居数。该值由您在对 KNN 模型进行编程时选择和设置。你可以用不同的值来测试不同的 KNN，它被称为超参数。您可以使用 GridSearchCV 来测试它的不同值。

然后，KNN 模型将寻找n_neighbors使用所选度量（未指定时，使用欧几里得距离）计算的最接近的（新数据点），并根据n_neighbors找到的这种方式进行预测。