Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
KNN (K-Nearest Neighbors) formülü, sınıflandırma veya regresyon problemleri için yeni bir veri noktasının tahminini yaparken kullanılır 23.
Formül adımları:
- K değerinin belirlenmesi: K, dikkate alınacak en yakın komşuların sayısını temsil eder 24.
- Mesafenin hesaplanması: Yeni veri noktası ile eğitim verilerindeki tüm noktalar arasındaki mesafe, Euclidean, Manhattan veya Hamming gibi bir mesafe metriği kullanılarak hesaplanır 23.
- En yakın komşuların bulunması: Tanımlanan mesafeye göre, yeni veri noktasına en yakın K komşu belirlenir 34.
- Tahmin: Sınıflandırma için, seçilen K komşuların çoğunluk sınıfı yeni veri noktasına atanır; regresyon için ise bu komşuların ortalama değeri tahmin olarak kullanılır 34.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: