R语言k近邻法预测结果太差怎么回事

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1. library(dplyr)
   
2. fdata$ratio<- fdata$L1Y_Flight_Count/fdata$P1Y_Flight_Count
   
3. pre<- filter(fdata,FLIGHT_COUNT>6)
   
4. pre<- select(fdata,c("FFP_TIER","AVG_INTERVAL","avg_discount","EXCHANGE_COUNT","ratio"))
   
5. pre$ratiotype<- as.factor(ifelse(pre$ratio<0.5,"已流失",ifelse((pre$ratio>=0.5 &  pre$ratio<0.9),"准流失","未流失")))
   
6. pre<- pre[,-5]
   
7. table(pre$ratiotype)
   
8. summary(pre)
   
9. pre2<- scale(pre[,-5])
   
10. pre<- data.frame(pre2,pre$ratiotype)
    
11. names(pre)
    
12. 
    
13. #训练集、测试集
    
14. set.seed(12345)
    
15. a<- sample(2,nrow(pre),replace = TRUE,prob = c(0.8,0.2))
    
16. train<- pre[a==1,]
    
17. test<- pre[a==2,]
    
18. str(train$pre.ratiotype)
    
19. table(train$pre.ratiotype)
    
20. 
    
21. # k近邻法
    
22. library(class)
    
23. knn.model<- knn(train[,-5],test[,-5],train$pre.ratiotype,k=7)
    
24. summary(knn.model)
    
25. tab<- table(test$pre.ratiotype,knn.model,dnn = c("acctual","predict"))
    
26. sum(diag(tab))*100/sum(tab)

复制代码

准确率只有53%，请问是哪里的问题呢？
数据结构如下：




对测试集的预测结果如下：



还有一个问题，什么时候对自变量进行标准化呢，这里标准化和不标准化我都试了一下，结果没有区别

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关键词：R语言 Library ratio BRARY dplyr

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