K Nearest Neighbors е алгоритъм за класификация, който работи на много прост принцип. Изграждането на модела се състои само от съхраняване на набора от данни за обучение. За да направи прогноза за нова точка от данни, алгоритъмът намира най-близките точки от данни в набора от данни за обучение – т.е. неговите „най-близки съседи“. Класификация на k-съседите: В най-простата си версия алгоритъмът k-NN взема предвид само един най-близък съсед, който е най-близката точка от данни за..

K Теория за най-близките съседи Алгоритъмът на k-най-близкия съсед (KNN) е непараметричен алгоритъм за контролирано обучение, който е лесен за конструиране. Въпреки че може да се използва за решаване както на проблеми с класификацията , така и с регресията , най-често се използва в бизнеса за решаване на трудности с класификацията. В този алгоритъм ще търсим подобни наблюдения, които са най-близо до очакваните точки от данни. Когато моделът прогнозира нова точка от данни, той търси в..

Въведение: Този набор от данни се състои от прегледи на изискани храни от Amazon. Този обхват на данните е период от повече от 10 години, включително приблизително 500 000 прегледа на клиенти до октомври 2012 г. Отзивите включват информация за продукта и потребителя, оценки и преглед в обикновен текст. Той също така включва рецензии от всички други категории на Amazon. Този набор от данни е достъпен в Kaggle (уебсайт). Цел: При дадена рецензия определете дали рецензията е..

Проектиране на оптимален KNN регресионен модел за прогнозиране на цената на жилищата с Boston Housing Dataset Здравейте, скъпи читатели, в тази статия представих код на Python за регресионен модел, използващ алгоритъма K-Nearest Neighbor (KNN) за прогнозиране на цената на къщата в Бостън. Кодът също така съдържа функция за оценка на най-добрата стойност на k от лакътната крива. Кодът е разработен от нулата, като се използва само евклидова мярка за разстояние и всички точки във всеки..