k近邻构造函数各个参数的意义PPT

k近邻（k-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归任务。在构建KNN模型时，需要设置一些参数来影响模型的...

k近邻（k-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归任务。在构建KNN模型时，需要设置一些参数来影响模型的性能。以下是KNN中常见的一些参数及其意义：意义：指定要考虑的近邻数量。即，用于投票或计算平均值的邻居数量。取值范围：正整数。默认值：通常是5。调整建议：较小的k值容易受到噪声的影响，而较大的k值可能会使模型过于泛化。通常需要通过交叉验证来选择最优的k值。意义：定义邻居的权重。取值范围：：所有邻居的权重相同：邻居的权重与其距离成反比即，较近的邻居具有较大的权重默认值：通常是'uniform'。调整建议：对于不均匀分布的数据集，使用'distance'可能更有效。意义：用于计算最近邻的算法。取值范围：：算法将根据数据集的特性自动选择最合适的算法：使用BallTree数据结构进行搜索：使用KDTree数据结构进行搜索：使用暴力搜索默认值：通常是'auto'。调整建议：对于大型数据集，可以尝试使用'ball_tree'或'kd_tree'来加速计算。然而，这些算法可能不适用于高维数据集。意义：传递给BallTree或KDTree的叶子大小。这会影响树的构建和查询速度，以及存储树所需的内存。取值范围：正整数。默认值：通常是30。调整建议：对于大型数据集，增加leaf_size可以加速查询速度，但可能会增加存储需求。对于小型数据集，减小leaf_size可能会提高查询的精度。意义：距离度量的幂。当p=1时，使用曼哈顿距离；当p=2时，使用欧几里得距离。取值范围：正实数。默认值：通常是2。调整建议：对于不同的数据集和任务，可能需要尝试不同的p值来找到最佳的距离度量方式。以上参数的选择对于KNN模型的性能至关重要。在实际应用中，通常需要通过交叉验证和网格搜索等方法来找到最优的参数组合。