clf = neighbors.KNeighborsClassifier(k) clf.fit(datenkurz, zahl) print clf.score(test,labels) == Genauigkeit in Abhängigkeit von k: == {{ :ss16:printme.png |}} Der Algorithmus ist bei k von 6-9 am genausten. Aus diesem Grund haben wir uns für k=8 entschieden.