A和C選項(xiàng)都無(wú)法起到該效果

在KNN（K-近鄰）算法中，預(yù)測(cè)概率的推估可以通過(guò)以下方法來(lái)實(shí)現(xiàn)：

B: 拉普拉斯修正法 (Laplace Correction)

拉普拉斯修正法是一種常用的方法，用于在概率估計(jì)中避免出現(xiàn)概率為零的情況。具體來(lái)說(shuō)，拉普拉斯修正法通過(guò)在每個(gè)類(lèi)別的計(jì)數(shù)上加上一個(gè)小的常數(shù)（通常為1），從而確保每個(gè)類(lèi)別的預(yù)測(cè)概率都不為零。這在處理小樣本或類(lèi)別不平衡的數(shù)據(jù)時(shí)尤為有用。

專(zhuān)業(yè)分析：
1. **數(shù)據(jù)正規(guī)化 (Data Normalization)** 主要用于將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，以提高算法的性能和收斂速度，但與預(yù)測(cè)概率的調(diào)整無(wú)關(guān)。
2. **數(shù)據(jù)一般化 (Data Generalization)** 是一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，用于減少模型的過(guò)擬合，但也與預(yù)測(cè)概率的調(diào)整無(wú)關(guān)。
3. **拉普拉斯修正法 (Laplace Correction)** 則直接用于概率估計(jì)中，確保每個(gè)類(lèi)別的概率不為零。

因此，正確答案是B: 拉普拉斯修正法 (Laplace Correction)。