Алгоритм K-ближайших соседей на Python | Классификация | Регрессия | Как выбрать оптимальное K

Алгоритм K-ближайших соседей — один из самых простых и до сих пор популярных алгоритмов машинного обучения. Если простая модель может справиться с задачей, я бы никогда не стал использовать более сложную. Просто потому, что простые модели легче объяснить заинтересованным сторонам. В этом руководстве будет рассмотрено все, что вам нужно знать для использования классификатора KNN и регрессора KNN в вашем проекте. Руководство начинается с обзора принципа работы алгоритма K-ближайших соседей, затем рассматривается разработка классификатора в библиотеке sklearn на Python с использованием классификатора KNN и разработка модели регрессии в библиотеке sklearn на Python с использованием регрессора KNN. Для обеих моделей будет подробно описан процесс выбора правильного значения K для вашей модели. Набор данных для модели классификации KNN находится здесь: https://github.com/rashida048/Machine... Набор данных для модели регрессии KNN находится здесь: https://github.com/rashida048/Machine... Вы можете ознакомиться с документацией sklearn по классификатору KNN для получения более подробной информации: https://scikit-learn.org/stable/modul... Если вы хотите узнать больше, ознакомьтесь с документацией sklearn по регрессору KNeighbors. Интересуетесь: https://scikit-learn.org/stable/modul... Полный код модели классификации и регрессии можно найти по этим ссылкам: Классификатор KNN: https://github.com/rashida048/Machine... Регрессор KNN: https://github.com/rashida048/Machine... Пожалуйста, загляните в мой блог о науке о данных, где вы найдете множество руководств по визуализации данных, разведочному анализу данных, статистическому анализу, машинному обучению, обработке естественного языка и компьютерному зрению. Проекты: https://regenerativetoday.com/ Страница в Facebook: https://regenerativetoday.com/ #машинноеобучение #наукаоданных #искусственныйинтеллект #python #sklearn #анализданных #knnclassifier #knnregressor