Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как работает KNN (k-ближайших соседей, или k-nearest neighbors)?

Этот метод обычно используется для классификации объектов на основе ближайших к нему примеров. Вот основные шаги алгоритма:
🔷 Выбирается число k — параметр, определяющий количество соседей, по которым будет приниматься решение о классификации нового объекта.
🔷 Вычисляется расстояние между новым объектом и каждым из обучающих примеров. Обычно используется евклидово расстояние, но могут быть и другие метрики.
🔷 Алгоритм находит k обучающих примеров, самых близких к новому объекту.
🔷 Новому объекту назначают иаиболее часто встречающийся класс среди k соседей.

Стоит отметить, что KNN можно довольно легко обобщить и на задачу регрессии. Например, можно брать среднее по k соседям.

#junior

www.tg-me.com/ru/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/123

1.4K viewsNov 25, 2023 at 12:00

Как работает KNN (k-ближайших соседей, или k-nearest neighbors)?

Этот метод обычно используется для классификации объектов на основе ближайших к нему примеров. Вот основные шаги алгоритма:
🔷 Выбирается число k — параметр, определяющий количество соседей, по которым будет приниматься решение о классификации нового объекта.
🔷 Вычисляется расстояние между новым объектом и каждым из обучающих примеров. Обычно используется евклидово расстояние, но могут быть и другие метрики.
🔷 Алгоритм находит k обучающих примеров, самых близких к новому объекту.
🔷 Новому объекту назначают иаиболее часто встречающийся класс среди k соседей.

Стоит отметить, что KNN можно довольно легко обобщить и на задачу регрессии. Например, можно брать среднее по k соседям.

#junior

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований