原因是K取值小的时候(如k==1),仅用较小的领域中的训练样本进行预测,模型拟合能力比较强,决策就是只要紧跟着最近的训练样本(邻居)的结果。但是,当训练集包含”噪声样本“时,模型也很容易受这些噪声样本的影响(如图 过拟合情况,噪声样本在哪个位置,决策边界就会画到哪),这样会增大"学习"的方差,也就是容易过拟合。
1、经验法则:根据经验法则,通常选择较小的K值可以减少噪声的影响,但也可能导致过拟合。而较大的K值可以平滑决策边界,但容易受到不相关数据的干扰。常见的K值范围通常是1到10之间。 2、交叉验证:使用交叉验证来选择最佳的K值。将训练集分成K个子集,然后对每个子集进行KNN分类,计算预测准确率或其他评价指标。通过在不...
当我们将 K 设置为非常小的值（例如 1 或 2）时，可能会发生过度拟合。这会导致模型对训练数据中的...
对于KNN算法,k值越大,表示模型的学习能力越弱,因为k越大,它越倾向于从“面”上考虑做出判断,而不是具体地考虑一个样本 近身的情况来做出判断,所以,它的偏差会越来越大。 对于RF,我们实际上是部分实现了多次训练取均值的效果,每次训练得到的树都是一个很强的学习者,每一个的方差都比较大,但综合起来就会比较小...
值较小,则相当于用较小的邻域中的训练样本进行预测,"学习"的偏差减小。 只有与输入样本较近的训练样本才会对预测起作用,预测结果会对近邻的样本点非常敏感。 若 近邻的训练样本点刚好是噪声,则预测会出错。即: 值的减小意味着模型整体变复杂,易发生过拟合。优点:减少"学习"的偏差。缺点:增大"学习"的方差(即波...
19error no text of specified style in document.knn算法综述王宇航13120476 北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044摘要:knn算法是著名的模式识别统计学方法,是最好的文本
2.模型训练时间快 3.预测效果好 4.对异常值不敏感 缺点: 1.对内存要求高,需要存储所有训练数据 2.预测阶段可能较慢 6.KNN回归算法 上面讲到的KNN主要用于分类算法,事实上KNN也可以用于回归预测。 KNN算法用于回归预测的时候寻找K个近邻,将K个样本对的目标值取均值即可作为新样本的预测值。
简单易用,相比其他算法,KNN算是比较简洁明了的算法。即使没有很高的数学基础也能搞清楚它的原理。 模型训练时间快,上面说到KNN算法是惰性的,这里也就不再过多讲述。 预测效果好。 对异常值不敏感 KNN算法缺点 对内存要求较高,因为该算法存储了所有训练数据 值的确定: KNN 算法必须指定K 值,K值选择不当则分类...
三,k-近邻算法的优缺点 优点 简单,易于理解,易于实现,无需参数估计,无需训练,即可以用来做分类也可以用来做回归 和朴素贝叶斯算法比,对数据没有假设,准确度高,对异常值不敏感(个别噪音数据对结果的影响不是很大) 适合对稀有事件进行分类,也可以用于非线性分类 ...
模型正确地预测新样本的类标号的能力;(2)计算速度。包括构造模型以及使用模型进行分类的时间;(3)强壮性。模型对噪声数据或空缺值数据正确预测的能力;(4)可伸缩性。对于数据量很大的数据集,有效构造模型的能力;(5)模型描述的简洁性和可解释性。模型描述愈简洁、愈容易理解,则愈受欢迎。