Машинное обучение. Погружение в технологию

Таким образом, предсказание для нового наблюдения вычисляется на основе значений его ближайших соседей.

Выбор метрики расстояния является важным аспектом в методе k-NN. Евклидово расстояние является наиболее распространенной метрикой, но также можно использовать и другие метрики, такие как манхэттенское расстояние или расстояние Минковского.

Одним из ограничений метода k-NN является его вычислительная сложность. При большом размере обучающего набора данных поиск ближайших соседей может быть времязатратным.

Кроме того, метод k-NN чувствителен к масштабированию данных, поэтому рекомендуется нормализовать или стандартизировать признаки перед применением алгоритма.

Метод k-NN также имеет некоторые проблемы, связанные с выбросами и несбалансированными данными. Выбросы могут искажать результаты, особенно при использовании евклидова расстояния. Кроме того, если классы в обучающем наборе данных несбалансированы (то есть один класс преобладает над другими), то может возникнуть проблема с предсказанием редкого класса.

В целом, метод k-NN представляет собой простой и гибкий алгоритм, который может быть эффективным во многих задачах классификации и регрессии. Однако для его успешного применения необходимо правильно выбрать значение k, подобрать подходящую метрику расстояния и учитывать особенности данных, такие как выбросы и несбалансированность классов.

2.4 Решающие деревья

Решающие деревья – это графические структуры, которые применяются для принятия решений в задачах классификации и регрессии. Они представляют собой одну из наиболее понятных и интерпретируемых моделей машинного обучения, что делает их популярным выбором во многих областях.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.

litres.ru/book/artem-demidenko/mashinnoe-obuchenie-pogruzhenie-v-tehnologiu-69295048/) на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.