K最近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）方法是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有以下特點(diǎn)：

- **A: 它以測試數(shù)據(jù)當(dāng)作是它的模型**
不完全正確。KNN實(shí)際上不構(gòu)建顯式的模型，它是一個(gè)惰性學(xué)習(xí)算法，即在訓(xùn)練階段不做任何泛化，僅在需要進(jìn)行預(yù)測時(shí)才使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。

- **B: 當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大時(shí)，它的執(zhí)行效能依然很好**
錯(cuò)誤。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大時(shí)，KNN的執(zhí)行效能較差。因?yàn)镵NN需要計(jì)算測試樣本與所有訓(xùn)練樣本的距離，數(shù)據(jù)量大時(shí)計(jì)算會(huì)非常耗時(shí)。

- **C: 它可用來建立分類模型**
正確。KNN非常適合用于分類任務(wù)，根據(jù)測試點(diǎn)在特征空間中與訓(xùn)練樣本的鄰近關(guān)系進(jìn)行分類。

- **D: 它可用來建立數(shù)字預(yù)測模型**
正確。KNN可以用于回歸任務(wù)，通過鄰近的訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)值進(jìn)行平均或者加權(quán)平均來預(yù)測。

綜上所述，正確答案是：**C 和 D**。

### 專業(yè)分析

| 特點(diǎn) | 描述 |
|------|------|
| **惰性學(xué)習(xí)** | KNN不需要顯式的訓(xùn)練過程，對數(shù)據(jù)依賴性強(qiáng)，使用整個(gè)訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)測。 |
| **適用性** | 可用于分類和回歸任務(wù)。分類時(shí)選擇最近的k個(gè)鄰居投票，回歸時(shí)計(jì)算鄰居的平均值。 |
| **計(jì)算復(fù)雜度** | 計(jì)算復(fù)雜度較高，尤其是在數(shù)據(jù)量大和特征維度高時(shí)，距離計(jì)算耗時(shí)。 |
| **特點(diǎn)敏感** | 對特征的尺度和異常值敏感，因此通常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化。 |
| **模型參數(shù)** | 主要參數(shù)是k值，k的選擇決定了模型的偏置和方差，需要調(diào)優(yōu)。 |

KNN算法的優(yōu)缺點(diǎn)較為明顯，因此在選擇時(shí)需要結(jié)合具體應(yīng)用場景，評估數(shù)據(jù)量、特征空間以及對實(shí)時(shí)性要求等因素。