考虑到培训和测试的准确性，我应该使用多少个邻居？简单的K-NN解释

Question

我正在尝试为我的K-NN找到合适的K。 尽管建议我使用k = 3，但是在运行代码后，使用k = 5时精度似乎更高。

在K = 3的情况下，我们模型的准确度等于94.0％。

在K = 5的情况下，我们模型的精度等于100.0％。

因此，当K = 3时，训练数据和测试数据的准确性相似，

尽管如此，精度表明K = 5更合适。

我应该选择哪个K值？以下陈述有效吗？ 因为K = 3具有很高的和相似的测试和训练精度，所以我应该选择K = 3。

感谢您的阅读！