TL;DR:
TL;DR K-ближайшие соседи (KNN) — это контролируемый алгоритм, используемый как для задач регрессии, так и для задач классификации. Он работает, находя K ближайших соседей для новых немаркированных данных и делая прогноз значения или класса, к которому они принадлежат. Значение K является основной частью KNN, и выбор правильного значения k может вызвать затруднения. В зависимости от набора данных выбор значения k может привести как к переоснащению, так и к недообучению. Для нахождения оптимального значения k можно использовать различные метрики расстояния, такие как евклидова, манхэттенская, минковского и косинусная. Также можно использовать взвешенный и невзвешенный KNN.
Отказ от ответственности: в этой статье для генерации текста используется Cohere.
Краткое содержание:
K-ближайшие соседи (KNN) — это простой и мощный контролируемый алгоритм, который широко используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Важно понимать основы KNN и как выбрать правильное значение k для эффективной работы алгоритма. KNN работает, находя k ближайших соседей для новых немаркированных данных и делая прогноз значения или класса, к которому принадлежит новая точка данных. Например, в задаче классификации класс большинства голосов среди k ближайших точек данных является классом новой точки данных. Точно так же в задаче регрессии прогнозируемое значение новой точки данных является средним значением всех объединенных значений соседей. Выбор правильного значения k необходим для успеха алгоритма. Одним из методов выбора оптимального значения k является разделение набора данных на наборы для обучения и тестирования, а затем обучение модели KNN для каждого значения k. После обучения модели оцените производительность, используя такие показатели, как точность, правильность, полнота и оценка F1. Важно отметить, что выбор значения k зависит от набора данных и проблемы. KNN также требует метрики расстояния, которая измеряет расстояние между двумя точками. K-ближайшие соседи (KNN) — это контролируемый алгоритм, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Он работает, находя K ближайших соседей к новым немаркированным данным и делая прогноз значения или класса, к которому принадлежит новая точка данных. Значение K является важным параметром этого алгоритма, поскольку оно определяет количество рассматриваемых соседей, а выбор метрики расстояния также влияет на производительность алгоритма. В KNN можно использовать различные типы метрик расстояния, такие как евклидово, манхэттенское, минковского и косинусное расстояния. Кроме того, KNN можно использовать как со взвешенными, так и с невзвешенными соседями, где веса могут быть назначены на основе обратного расстояния между новой точкой данных и соседями. В целом, KNN — это простой, но мощный алгоритм, который можно использовать как для задач регрессии, так и для задач классификации.
Откройте для себя полную историю, первоначально опубликованную в разделе Навстречу ИИ.
Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по генеративному ИИ и станьте частью революции. Стать участником или Купить мне кофе. Следите за обновлениями и идеями о генеративном ИИ, подписываясь на меня в Twitter, Linkedin или мой сайт. Ваша поддержка действительно ценится!
Рекомендации ресурсов для начала работы с генеративным ИИ:
Учебники, руководства и демонстрации по генеративному ИИ
Генеративный ИИ с Python и Tensorflow 2
Трансформеры для обработки естественного языка
