KNN算法中k值得不同取值对算法得影响是什么? A.若k值过小,训练误差会减小,对应的测试误差会增大,模型有过拟合的风险。B.若k值过大,训练误差会增大,对应的测试误差会减小,模型会变的相对简单,结果更容易受到异常值的影响。C.若k值与训练集样本数相同,会导致最终模型的结果都是指向训练集中类别数最多的那一类,...
同样,为了提高模型得分,可以将n_neighbors减小,模型会变得更加复杂。 K最近邻算法在实际使用当中会有很多问题,例如它需要对数据集认真地进行预处理、 对规模超大的数据集拟合的时间较长、对高维数据集拟合欠佳,以及对于稀疏数据集束手无策等。所以在当前的各种常见的应用场景中,K最近邻算法的使用并不多见。 参考文献...
KNN算法是有监督分类方法,通过样本的K个近邻来判断该样本的取值。KNN算法中,参数K值的选取会对结果产生较大的影响。以下关于K值选取的说法中正确的有__ A.如果K取值过小,会更容易对异常值敏感B.如果K取值过小,就更容易过拟合C.如果K取值过大,会更容易对异常值敏感D.如果K取值过大,会更容易受样本的不均衡性...
KNN算法中,K的取值对最终分类效果没有影响。 A. 正确 B. 错误 题目标签:分类影响算法如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 参考答案: B 复制 纠错举一反三 自行车是节能环保的交通工具.小明骑自行车上学,在行驶途中,他说自己是“静止”的,他所选择的参照...
参考答案:对 5.判断题KMeans算法易受异常值影响的主要原因是每次迭代计算的簇中心是算术平均值。 参考答案:对 6.判断题对于无序属性,我们可以直接使用其属性值计算距离。 参考答案:错 7.判断题聚类算法的思想是“物以类聚”。 参考答案:对 8.多项选择题层次聚类对数据集划分的策略有?() A.自底向上的聚合B...
2.主要思想是找到预测样本中最近的K个邻居(一般通过欧式距离或者曼哈顿距离公式计算),用K个邻居的目标值中占多数的目标代表预测样本的目标 分类:K个邻居投票决定,少数服从多数 回归:K个邻居目标的平均值 3.所以KNN算法最关键的点就是K值的选取决定了模型的效果,一般可通过K-折交叉验证或者网格搜索法选择一个模型评...
在KMeans算法中,聚成多少个类是需要人为设定的。点击查看答案 判断题 KMeans算法易受异常值影响的主要原因是每次迭代计算的簇中心是算术平均值。点击查看答案 判断题 对于无序属性,我们可以直接使用其属性值计算距离。点击查看答案 判断题 聚类算法的思想是“物以类聚”。点击查看答案 ...
给定两个有序数组arr1 和 arr2 ,再给定一个int K,返回所有的数中第K小的数 要求长度如果分别为 N M,时间复杂度O(log(min{M,N}),额外空间复杂度O(1) 解决此题的方法跟之前的求两个数组求中位数的情况,如出一辙~ 非常给力! 此题目需要分情况讨论: ...