Algorytm K-Nearesta sąsiada (KNN) jest intrygującą metodą w dziedzinie nadzorowanego uczenia się, celebrowanego ze względu na jego prostotę i intuicyjne podejście do przewidywania wyników. Często stosowane zarówno do zadań klasyfikacyjnych, jak i regresji, KNN wykorzystuje bliskość punktów danych w celu uzyskania informacji i podejmowania decyzji. Jego nieparametryczny charakter i zdolność dostosowywania się do różnych zestawów danych sprawiają, że jest popularnym wyborem wśród praktyków uczenia maszynowego.
Co to jest algorytm K-Nearest sąsiada (KNN)?
Algorytm K-Nearest sąsiada (KNN) to narzędzie do uczenia maszynowego, które klasyfikuje lub przewiduje wartości oparte na najbliższych przykładach szkolenia w przestrzeni cech. Algorytm ten jest klasyfikowany jako leniwy algorytm uczenia się, co oznacza, że nie uczy się wyraźnie modelu, ale przechowuje przypadki danych szkoleniowych. Po wprowadzeniu nowego punktu danych KNN analizuje najbliższych sąsiadów i określa wyniki na podstawie ich etykiet.
Jak działa KNN
Algorytm sąsiedztwa K-Nearest jest zgodny z serią kroków w celu przewidywania.
Przypisanie k
Wybór wartości K ma kluczowe znaczenie, ponieważ określa liczbę sąsiadów do rozważenia przy dokonywaniu prognoz. Mniejsze K może sprawić, że model jest wrażliwy na hałas, a większy K może wygładzić ważne wzory. Zatem jest to akt równoważenia; Idealna wartość K może znacząco wpłynąć na dokładność przewidywania.
Obliczanie odległości
KNN opiera się na wskaźnikach odległości w celu ustalenia bliskości między punktami danych. Najczęstszą wskaźnikiem odległości jest odległość euklidesowa, która oblicza odległość linii prostej między dwoma punktami w przestrzeni. Inne wskaźniki, takie jak odległość na Manhattanie i odległość Minkowskiego, są również wykorzystywane w zależności od charakterystyki zestawu danych.
Odległości sortowania
Po obliczeniu odległości KNN sortuje je w celu zidentyfikowania najbliższych sąsiadów. Sortowanie ma kluczowe znaczenie, ponieważ zapewnia priorytet najbliższych punktów przy prognozowaniu, zwiększając wiarygodność wyniku.
Odzyskiwanie etykiety
Algorytm pobiera etykiety od najlepszych k sąsiedzi, aby stanowić podstawę do jego przewidywania. W zadaniach klasyfikacyjnych wybierana jest najczęstsza etykieta wśród sąsiadów, podczas gdy w zadaniach regresji obliczana jest średnia wartość sąsiadów w celu zapewnienia prognozy.
Mechanizm prognostyki
Mechanizm przewidywania KNN różni się w zależności od klasyfikacji i regresji. W celu klasyfikacji identyfikuje etykietę, która pojawia się najczęściej (tryb) wśród są sąsiadów. W regresji przewiduje wartość numeryczną poprzez obliczenie średniej etykiet sąsiadów.
Mechanika klasyfikacji KNN
Gdy KNN jest używany do klasyfikacji, jego mechanika opiera się na jasnym procesie decyzyjnym.
Mechanizm głosowania
W klasyfikacji KNN mechanizm głosowania odgrywa kluczową rolę. Każdy z K sąsiadów głosuje za przypisaną etykietą, a etykieta z większością wygranych. Na przykład, z k = 5, jeśli trzech sąsiadów należą do klasy A i dwóch do klasy B, prognoza będzie faworyzować klasę A.
Przykład klasyfikacji KNN
Rozważ sytuację, w której zestaw danych składa się z kwiatów sklasyfikowanych jako gatunek A lub B w oparciu o cechy takie jak długość i kolor płatka. Jeśli wprowadzono nowy kwiat, podobny do trzech kwiatów gatunków A i dwóch gatunków B, algorytm KNN (z K z zestawem k do 5) sklasyfikuje go jako gatunek A. Wybór K może drastycznie zmienić ten wynik, podkreślając, jak kluczowe jest to dla wydajności modelu.
Wskaźniki odległości w KNN
Wybór metryki odległości ma kluczowe znaczenie dla KNN, ponieważ określa, w jaki sposób mierzona jest „bliskość”.
Wykorzystane powszechne wskaźniki
Różne wskaźniki odległości są stosowane w KNN, w tym:
- Odległość euklidesowa: Mierzy odległość prostej linii, skuteczna w wielu aplikacjach.
- Manhattan odległość: Rachunki ścieżek wzdłuż osi, przydatne w kontekstach siatki.
- Odległość Minkowskiego: Uogólniona metryka, którą można dostroić w oparciu o wartość p.
Każda metryka ma swoje zalety i wady w zależności od charakteru danych i rozwiązania problemu.
Ocena dokładności KNN
Aby ustalić, jak dobrze działa algorytm KNN, stosuje się różne metody oceny.
Matryca zamieszania
Matryca zamieszania jest podstawowym elementem oceny dokładności klasyfikacji KNN. Przedstawia tabliczny układ prawdziwych pozytywnych, prawdziwych negatywnych, fałszywie dodatnich i fałszywie negatywnych wyników, umożliwiając jasną ocenę wydajności modelu i identyfikację obszarów poprawy.
Knn w uczeniu maszynowym
W szerszym krajobrazie uczenia maszynowego KNN ma wyraźne cechy i porównania.
Charakterystyka Knn
KNN jest znany jako leniwy algorytm uczenia się, ponieważ nie buduje modelu predykcyjnego podczas treningu. Zamiast tego po prostu oszczędza wszystkie przypadki danych szkoleniowych. Jego nieparametryczny charakter oznacza, że nie zakłada żadnego podstawowego rozkładu danych, co zwiększa jego wszechstronność w różnych zestawach danych.
Porównanie z innymi algorytmami
KNN jest często kontrastowany z grupowaniem K-średnich. Podczas gdy KNN jest nadzorowanym algorytmem stosowanym do klasyfikacji i regresji, K-MANS jest metodą bez nadzoru mającą na celu skupienie punktów danych w grupach. KNN może być preferowane, gdy dostępne są oznaczone dane, podczas gdy K-średnia nadaje się do analizy danych eksploracyjnych.
Zastosowania Knn
Wszechstronność algorytmu KNN pozwala na zastosowanie go w szerokiej gamie pól.
Odkrycie wzoru
KNN wyróżnia się rozpoznawaniem wzorców w różnych dziedzinach, w tym w opiece zdrowotnej, finansach i marketingu. Jest to szczególnie cenne dla klasyfikacji punktów danych na podstawie istniejących wzorców, które pomagają w sektorach, które wymagają szybkich informacji na podstawie danych historycznych.
Prognozowanie wartości akcji
W finansach KNN jest stosowany w przewidywaniu cen akcji przy użyciu danych wejściowych danych historycznych. Analizując wcześniejsze trendy i wartości, KNN może prognozować przyszłe wyniki akcji, co czyni go użytecznym narzędziem dla inwestorów i analityków.
Klasyfikacja obrazu
KNN okazał się korzystny w dziedzinie widzenia komputerowego i rozpoznawania obrazu. Kategoryzując obrazy na podstawie ich wartości pikseli, KNN może rozróżniać różne klasy obrazów, takie jak identyfikacja psów w porównaniu z kotami w zestawie danych. Ta funkcja podkreśla elastyczność KNN w obsłudze złożonych typów danych.
