此时正确率较低，是因为筛选了经纬度固定的用户数据，但是我们在处理数据时还新增了一些数据，且过滤掉了次数少于3次的地点，最后，KNN是一个基于距离的算法，对线性关系处理较好。数据通常包括用户ID、签到时间、签到地点的经纬度、位置ID等。其中，row_id表示数据对应的id，在预测时无作用，x,y表示对应的经纬度，而accuracy表示测量进度，time表示时间戳(1970年1月1日起始)，place

此时正确率较低，是因为筛选了经纬度固定的用户数据，但是我们在处理数据时还新增了一些数据，且过滤掉了次数少于3次的地点，最后，KNN是一个基于距离的算法，对线性关系处理较好。数据通常包括用户ID、签到时间、签到地点的经纬度、位置ID等。其中，row_id表示数据对应的id，在预测时无作用，x,y表示对应的经纬度，而accuracy表示测量进度，time表示时间戳(1970年1月1日起始)，place

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深度学习Pytorch内提供的常用图片增强方法

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