KNN可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像(Kmeans是无监督学习算法),但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢,接下来我们就来介绍介绍吧。 二.KNN算法介绍 KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最...
但是,它广泛用于分类问题。 我很少看到在任何回归任务上实施KNN。我的目的是说明和强调当目标变量本质上是连续的时,KNN如何同样有效。 本文中,我们将首先了解KNN算法背后的直觉,探讨计算点之间距离的不同方法,然后最后在Big Mart Sales数据集上以Python实现该算法。 我们开始吧! 目录 一个简单的例子,了解KNN背后的直...
1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(...
K近邻KNN（k-nearest neighbor）是一种简单易懂的机器学习算法，其原理是找出挨着自己最近的K个邻居，并且根据邻居的类别来确定自己的类别情况。比如K为5个，即找出挨着自己最近的5个邻居，5个邻居中有4个是‘富人’，那么自己也会被标签为‘富人’。此处涉及几个点，一是距离如何计算，二是K值如何选择，三是如何...
K 近邻算法(K-Nearest Neighbors,KNN)既可以处理分类问题,也可以处理回归问题。 KNN 是一种懒惰学习算法。 懒惰学习算法:指直到出现新的测试样本,该算法才开始依据训练样本进行样本的预测处理工作。 也就是说,该算法事先不会对训练样本进行任何处理,只会懒散地等待测试样本的到来,然后才开始工作。
# 3.测试 #定义一个knn实例(指定k=3,距离度量为l1距离) knn=kNN(n_neighbors=3) #训练模型 knn.fit(x_train,y_train) #传入测试数据做预测 y_pred=knn.predict(x_test) #评估:二分类一般用精确率和召回率,三分类直接用准确率即可 #求出预测准确率 accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred) print("...
KNN算法是一种非参数、基于距离的分类方法，无需构建显式模型，而是直接依赖于训练数据进行预测。其主要工作流程如下：1. 确定K值：K是一个预先设定的正整数，表示在训练集中选取与待分类点最近的邻居数量。K值的选择对最终预测结果有显著影响，需根据具体问题和数据特性进行合理选择。2. 距离计算：计算待分类点与...
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题,也可处理回归问题,其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法,即训练集里和预测样本特征最近的K个样本,预测结果为里面有最多类别数的类别。KNN做回归预测时一般采用平均法,预测结果为最近的K个样本数据的平均...
KNN算法的工作原理可以分为以下几个步骤: 准备数据:收集用于训练和测试的数据集,并对数据进行预处理,如特征选择、特征缩放等。 选择距离度量:KNN算法使用距离度量来计算样本之间的相似度。常用的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离等。根据问题的实际情况选择合适的距离度量。 确定k值:根据实际需求和数据集的特点,选择一个...