在KNN算法中，比较两个数组以提高预测准确性的方法主要有两种：特征选择和特征缩放。

1. 特征选择： 特征选择是选择对预测结果有重要影响的特征，忽略对结果影响较小的特征。通过选择合适的特征，可以减少特征空间的维度，提高KNN算法的效率和准确性。

   示例代码：

   from sklearn.feature_selection import SelectKBest
   from sklearn.feature_selection import chi2
   
   # 假设X是特征矩阵，y是对应的标签
   X_new = SelectKBest(chi2, k=5).fit_transform(X, y)
   

2. 特征缩放： 特征缩放是将不同量纲的特征缩放到相同的尺度上，避免某些特征对距离计算产生较大影响，从而提高KNN算法的准确性。

   示例代码：

   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
   
   # 假设X是特征矩阵
   scaler = MinMaxScaler()
   X_scaled = scaler.fit_transform(X)
   

这些方法可以根据实际需求选择使用，可以单独使用，也可以结合使用。在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来评估不同特征选择和特征缩放方法对KNN算法准确性的影响，选择最优的方法进行预测。