k 值的最佳选择是高度依赖数据的:通常较大的 k 是会抑制噪声的影响,但是使得分类界限不明显。如果数据是不均匀采样的,那么 RadiusNeighborsClassifier 中的基于半径的近邻分类可能是更好的选择。 RadiusNeighborsClassifier 中用户指定一个固定半径 r,使得稀疏邻居中的点使用较少的最近邻来分类。
根据性能曲线,选择性能最佳(如准确率最高)的K值作为最优K值。如果有多个K值具有相似的性能,则可以根据其他因素(如计算复杂度、稳定性等)进行选择。 在测试集上验证: 使用选定的最优K值在测试集上评估模型的性能。这将帮助我们了解模型在实际应用中的表现,并验证我们选择的K值是否有效。 通过以上步骤,我们可以系统地...
答:KNN中的K值选取对K近邻算法的结果会产生重大影响。如李航博士的一书「统计学习方法」上所说:如果选择较小的K值,就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测,“学习”近似误差会减小,只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用,与此同时带来的问题是“学习”的估计误差会增大,换句话说,K值的减小...
选择最优K值: 根据性能曲线,选择性能最佳(如准确率最高)的K值作为最优K值。如果有多个K值具有相似的性能,则可以根据其他因素(如计算复杂度、稳定性等)进行选择。 在测试集上验证: 使用选定的最优K值在测试集上评估模型的性能。这将帮助我们了解模型在实际应用中的表现,并验证我们选择的K值是否有效。 通过以上步骤,...