KNN (k-najbliższych sąsiadów) to prosty algorytm uczenia nadzorowanego wykorzystywany do klasyfikacji i regresji, który opiera się na założeniu, że podobne obiekty znajdują się blisko siebie w przestrzeni cech. Działanie modelu polega na przypisaniu nowemu punktowi danych etykiety najczęściej występującej wśród jego k najbliższych sąsiadów, wyznaczonych na podstawie wybranej miary odległości, np. euklidesowej. Jest to algorytm leniwy i nieparametryczny, co oznacza, że nie tworzy on jawnego modelu matematycznego podczas fazy uczenia, lecz przechowuje wszystkie dane treningowe do momentu klasyfikacji.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
