Как работает KNN (k-ближайших соседей, или k-nearest neighbors)?
Этот метод обычно используется для классификации объектов на основе ближайших к нему примеров. Вот основные шаги алгоритма:
🔷 Выбирается число k — параметр, определяющий количество соседей, по которым будет приниматься решение о классификации нового объекта.
🔷 Вычисляется расстояние между новым объектом и каждым из обучающих примеров. Обычно используется евклидово расстояние, но могут быть и другие метрики.
🔷 Алгоритм находит k обучающих примеров, самых близких к новому объекту.
🔷 Новому объекту назначают иаиболее часто встречающийся класс среди k соседей.
Стоит отметить, что KNN можно довольно легко обобщить и на задачу регрессии. Например, можно брать среднее по k соседям.
#junior
Этот метод обычно используется для классификации объектов на основе ближайших к нему примеров. Вот основные шаги алгоритма:
🔷 Выбирается число k — параметр, определяющий количество соседей, по которым будет приниматься решение о классификации нового объекта.
🔷 Вычисляется расстояние между новым объектом и каждым из обучающих примеров. Обычно используется евклидово расстояние, но могут быть и другие метрики.
🔷 Алгоритм находит k обучающих примеров, самых близких к новому объекту.
🔷 Новому объекту назначают иаиболее часто встречающийся класс среди k соседей.
Стоит отметить, что KNN можно довольно легко обобщить и на задачу регрессии. Например, можно брать среднее по k соседям.
#junior