建立knn分类模型后准确率、精确率、召回率和F1值随着k的变化图呢，我还需要确定输出最优的k值

要建立KNN分类模型并绘制准确率、精确率、召回率和F1值随 k 变化的图，你需要先对不同的 k 值进行训练和评估，然后收集每个 k 值对应的性能指标。接着，你可以将它们可视化以确定最优的 k 值。以下是详细步骤：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import make_scorer, precision_score, recall_score, f1_score

# 假设你已经有了处理过的文本数据特征X_train和标签y_train

# 设置要测试的k值范围
k_values = list(range(1, 31))

# 初始化字典来存储不同k值的性能指标
knn_scores = {
    'accuracy': [],
    'precision': [],
    'recall': [],
    'f1': []
}

for k in k_values:
    # 创建KNN分类器实例
    knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)

    # 计算准确率
    accuracy = cross_val_score(knn_clf, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy').mean()

    # 计算精确率
    precision = cross_val_score(knn_clf, X_train, y_train, cv=5, scoring=make_scorer(precision_score, average='macro')).mean()

    # 计算召回率
    recall = cross_val_score(knn_clf, X_train, y_train, cv=5, scoring=make_scorer(recall_score, average='macro')).mean()

    # 计算F1值
    f1 = cross_val_score(knn_clf, X_train, y_train, cv=5, scoring=make_scorer(f1_score, average='macro')).mean()

    # 将结果存储在字典中
    knn_scores['accuracy'].append(accuracy)
    knn_scores['precision'].append(precision)
    knn_scores['recall'].append(recall)
    knn_scores['f1'].append(f1)

# 确定最优的k值（使用准确率作为示例）
optimal_k = k_values[np.argmax(knn_scores['accuracy'])]

# 绘制准确率、精确率、召回率和F1值随k值变化的图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(14, 10))
for metric, values in knn_scores.items():
    plt.plot(k_values, values, label=f'{metric} (Optimal k={optimal_k} when {metric} is maximized)')

plt.title('Performance Metrics of KNN vs. Number of Neighbors')
plt.xlabel('Number of Neighbors (k)')
plt.ylabel('Scores (Accuracy, Precision, Recall, F1)')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

print(f"The optimal k value for KNN is {optimal_k} based on the highest accuracy.")

这段代码首先定义了一个 k 值的范围，并为每个 k 创建了一个KNN分类器实例。然后，它使用 cross_val_score 方法和不同的评分标准来计算每种性能指标的平均值。这些指标被存储在一个字典中，最后，代码通过绘制图表来展示这些性能指标随 k 值的变化，并基于准确率找出最优的 k 值。

请确保在运行此代码之前，你已经完成了数据导入、预处理、特征提取等步骤，并且成功划分了训练集。此外，根据你的具体需求和数据集的特性，你可能需要调整性能指标的计算方式，比如选择不同的 average 参数来适应你的多类分类问题。