KNN (K-Nearest Neighbors) algoritmasının formülü, mesafe (distance) ve komşuluk sayısı (k) değerlerine dayanır. Mesafe (distance). Komşuluk sayısı (k). KNN algoritması, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır.

Buradasın

KNN formülü nedir?

Yazeka

Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

KNN (K-Nearest Neighbors) algoritmasının formülü, mesafe (distance) ve komşuluk sayısı (k) değerlerine dayanır 1 4.

Mesafe (distance) 1. Tahmin edilecek noktanın diğer noktalara olan uzaklığı hesaplanır 1. Bunun için Minkowski uzaklık hesaplama fonksiyonu kullanılır 1.
Komşuluk sayısı (k) 1 4. En yakın kaç komşu üzerinden hesaplama yapılacağını belirtir 1. "k" değeri, algoritmanın performansını doğrudan etkiler; "k" = 1 olduğunda aşırı uyum sorunu (overfit) riski artar, "k" çok büyük olduğunda ise genel sonuçlar elde edilir 1.

KNN algoritması, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır 4 5. Sınıflandırma problemlerinde, yeni bir veri noktası, komşularındaki çoğunluk sınıfına atanır 5. Regresyonda ise, sorgu noktasına en yakın değerlerin ortalamasına dayanarak tahmin yapılır 5.

5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

KNN formülü nedir?

Yazeka

Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

Yanıtı değerlendir

5 kaynak

Mesafe metrikleri nelerdir?

Sınıflandırma ve regresyon arasındaki farklar nelerdir?

K değeri nasıl belirlenir?

Daha fazla bilgi