Limbolá ntina ya algorithme ya ordinatɛrɛ oyo elandi
Ntina ya algorithme K-Nerest Neighbor (KNN) ezali ya ko classer ba points ya sika ya ba données na kotalaka bokokani na yango na ba points ya ba données oyo eyebani pe oyo e étiqueté. Ezali algorithme ya apprentissage automatique supervisée oyo ekoki kosalelama pona ko résoudre ba problèmes ya classification na régression. Na likambo ya mokakatano ya botangi, algorithme ya KNN esalaka na kolukaka ba points ya ba données oyo ezali na étiquette ya K oyo ezali pene (to "ba voisins") na point ya ba données ya sika, oyo ezali na étiquette te. Na sima, e assigner étiquette oyo emonanaka mingi na kati ya ba voisins K oyo na point ya sika ya ba données. Na problème ya régression, algorithme esalaka ndenge moko, kasi e calculer valeur moyenne ya variable cible parmi ba voisins K oyo ezali pene pona ko prédire valeur pona point ya sika ya ba données. Ntaka kati ya ba points ya ba données e calculer na nzela ya métrique ya distance, lokola distance euclidienne to distance ya Manhattan. Pona K ekoki kozala na impact na performance ya algorithme, esika valeur moke ya K ekoki kosala que ezala surfitting mpe valeur munene ekoki kosala que ezala sous-ajustement. Yango wana, kopona motuya oyo ebongi ya K ezali na ntina mpo na kozwa matomba malamu. Moko ya matomba minene ya algorithme ya KNN ezali pete na yango mpe pete ya kosalela yango. En plus, ekoki ko s’adapter na ba changements ya ba données, kosala yango choix ya bien pona ba applications esika ba données ya sika ezali ntango nionso kobakisa. Kasi, ekoki kozala na talo ya calcul pona ba ensembles ya ba données ya minene po esengaka kosala calcul ya distance entre point de données ya sika na ba points nionso misusu ya ba données étiquetées, pe ekoki kosala malamu te na ba données ya dimension ya likolo po ba distances entre ba points de données ekomi na tina moke na ba dimensions ya likolo .