在Scikit-Learn中使用KNN（K最近邻算法），代码体现了机器学习项目的典型工作流：数据准备→特征工程→模型训练→参数调优→性能评估。特别值得注意的是对数据分布保持（stratify）、特征标准化、交叉验证等机器学习最佳实践的完整实现，这些细节处理对模型性能有实质性影响。最终的预测概率输出也为后续的决策阈值调整等业务场景应用提供了扩展接口。

在“交互式建模（DSW）”中新建实例，阿里云自带的示例镜像是很少的，所以我们只需要筛选出适合你的项目的CUDA版本就好。DSW实例可以看作是一个Linux虚拟机，之后我们在实例中新建另一个Python环境使用即可。解压zip：unzip your_zip_file.zip -d output_directory。新建完实例后我们打开实例控制台，切换到Terminal终端板块，开始安装Python。