K-ближайшие соседи (KNN) — это простой, но мощный алгоритм машинного обучения, который используется для задач классификации и регрессии. Он основан на идее поиска k точек данных в обучающем наборе, наиболее близких к заданным входным данным, и использовании их классов или значений для прогнозирования.
В этой статье мы рассмотрим основы KNN и способы их применения в реальных сценариях. Мы также рассмотрим некоторые общие аспекты реализации.
Что такое КНН?
KNN — это непараметрический алгоритм ленивого обучения, который используется для задач классификации и регрессии. Он называется «ленивым», потому что не имеет отдельной фазы обучения и вместо этого ждет, пока не потребуется прогноз для построения модели.
Алгоритм KNN работает, вычисляя расстояние между входными данными и каждой из точек в обучающем наборе. Затем расстояния сортируются и выбираются k точек с наименьшими расстояниями. Затем делается прогноз на основе класса или значения этих k точек.
Вот пример KNN в действии для задачи классификации:
[Вставьте изображение KNN]
В этом примере вход представлен кружком, а обучающие данные представлены точками. Алгоритм вычисляет расстояние между входом и каждой из точек и выбирает 3 ближайшие точки (k=3). Затем делается прогноз на основе класса большинства этих 3 точек (в данном случае «красных»).
Как реализовать КНН
Есть несколько шагов, связанных с внедрением KNN:
- Сбор и подготовка данных. Первым шагом является сбор и подготовка данных, которые будут использоваться для соответствия модели. Это включает в себя выбор соответствующих переменных, очистку и предварительную обработку данных, а также их разделение на обучающие и тестовые наборы.
- Выберите значение для k: Следующим шагом является выбор значения для k, которое представляет собой количество ближайших соседей, которые будут использоваться для прогнозирования. Большее значение k приведет к более гладкой модели, но также может увеличить риск переобучения.
- Вычислить расстояния: расстояния между входными данными и каждой из точек в обучающем наборе должны быть рассчитаны с использованием метрики расстояния, такой как евклидово расстояние.
- Сделайте прогноз: выбираются k точек с наименьшими расстояниями, и прогноз делается на основе их классов или значений.
Приложения КНН
KNN — это простой, но мощный алгоритм, который используется в различных областях для прогнозирования и принятия решений на основе данных. Некоторые распространенные приложения включают в себя:
- Обнаружение мошенничества: KNN можно использовать для выявления мошеннических действий на основе моделей финансовых транзакций.
Несколько примеров и дополнительные сведения об алгоритмах классификации можно найти в этих репозиториях на github.
