可以通过调整KNN算法的n_neighbors参数、weights参数和metric参数来提高angle5的权重，进而影响分类结果。其中，n_neighbors参数表示KNN算法中的k值，即选取最近的k个样本作为参考；weights参数表示样本的权重，可以设置为uniform或distance，uniform表示所有样本的权重相等，distance表示距离越近的样本权重越高；metric参数表示距离度量方式，可以设置为默认的欧几里得距离或其他距离度量方式。

具体实现可以修改KNeighborsClassifier的构造函数，例如：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2, weights='distance', metric='manhattan')

将n_neighbors设置为2，weights设置为distance，metric设置为曼哈顿距离