K-Nearest Neighbours(KNN) 模型

原创 于 2021-10-31 07:35:26 发布 · 1.5k 阅读 · 0 ·
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#机器学习 #回归 #分类

本文介绍了K-Nearest Neighbours (KNN) 模型在分类和回归中的应用。对于分类，KNN模型在K取不同值时（如1和11）会影响分类边界线的平滑度，影响模型复杂性和过拟合情况。回归分析中，KNN通过计算邻近点的平均值来预测输出，K值的选择影响模型的平滑度和准确性，可用R2评分评估模型性能。所有计算基于欧氏距离。

KNN 模型，可用于分类和回归分析

分类模型

KNN模型可记住整个训练数据，对一个new instance的分类流程有以下三步：
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当K=1时，分类边界线变化较大，not smooth，有时候呈锯齿状，高方差。这种模型具有高的复杂性，数据过拟合。尝试对每个点正确的预测，从而忽略了数据的整体分类趋势。
在这里插入图片描述当K=11时，分类界限更平滑，这种模型具有低的复杂性，单个点对预测的结果不会有巨大的影响，而是整合了训练数据集的整体趋势
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KNN 模型的相关代码如下，设定K为1，3，11时，分类背景的平滑程度，以及训练数据及预测数据的准确性如下面三个图所示
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