今回のテーマは、k-最近傍法です。機械学習の分類問題で、一番簡単なアルゴリズムです。*ここでは、近傍の距離の求め方、アルゴリズム等には触れません。今後触れていけたらな思います。予測は、訓練データの中から、テストデータに1番近い点つまり、最近傍点を見つける。kとは、近傍点の数を示す。多く現れたクラスをその点に与える。多数派のクラスを採用する。KNeighbors分類器は、近傍点の数は3,5程度の大きさで十分である。感想k-最近傍法の理論(考え方)は、分かりやすいと思います。ここでは数理的な理論には触れていない理解しやすさと引き換えに、多数の特徴量が扱えないなどの制限があり、利用されていないようです。N個のデータをランダムにK個のクラスタに振り分ける。(k=1,...K)\)を求める。\begin{case...仮説検定をPythonで解く回帰分析のまとめホームデータサイエンス機械学習Pythonで機械学習-k-最近傍法-Summaryβshort某エンジニアデータ解析を勉強しています。AnalysisNotesホーム検索トップサイドバータイトルとURLをコピーしました。