总结K近邻法的工作原理：某个未知类型点的特征数据距离K个已有类型近邻点特征数据的距离，根据这个距离对未知类型的数据进行分类KNN模型超参数K值：K值不同会导致分类结果的不同距离：采用欧几里得公式求得距离适用范围：KNN适用于样本量级不够大得项目，因为它得运算成本比较高，数据量级越大，建模会耗时越长KNN分类模型分类：将一个未知归类的样本归属到某一个已知的类群中预测：可以根据数据的规律计算出一个未知
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2024-04-01 17:46:57
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交叉验证的原理放在后面，先看函数。设X是一个9*3的矩阵，即9个样本，3个特征，y是一个9维列向量，即9个标签。现在我要进行3折交叉验证。执行kFold = KFold(n_splits=3) ：其中KFold是一个类，n_split=3表示，当执行KFold的split函数后，数据集被分成三份，两份训练集和一份验证集。执行index = kFold.split(X=X)：index是
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2024-03-21 22:33:21
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# 如何实现Python KNN交叉验证
## 1. 介绍
欢迎来到本篇教程！在本文中，我将向你展示如何使用Python中的K-Nearest Neighbors（KNN）算法进行交叉验证。KNN是一种简单而有效的无监督学习算法，适用于分类和回归问题。
## 2. 流程概述
在进行KNN交叉验证之前，我们需要明确整个流程。下面是一个简单的流程表格，展示了实现KNN交叉验证的步骤及其顺序。
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原创
2024-04-12 06:58:11
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申明：全为我今天所学的知识的简单总结，内容可能比较乱。只是为了做简单的知识的回顾和总结，可能有些知识点也可以帮助解决遇到的问题。1.pandas.read_csv()读取CSV文件。在excel文件保存的时候可以保存为csv文件。2.pandas.value_counts(data["列名“],sort=True).sort_index() 读出该列中不同属性值分别对应的个数3.样本不
1.OverFitting在模型训练过程中，过拟合overfitting是非常常见的现象。所谓的overfitting，就是在训练集上表现很好，但是测试集上表现很差。为了减少过拟合，提高模型的泛化能力，实际中会有很多措施来缓解overfitting的问题。其中一个常见的方法就是将已有数据集中保留一部分数据作为测试集，即将原有数据分为X_train, X_test，X_train用来训练模型，X_t
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2024-03-26 20:29:26
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交叉验证原理小结交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据， 把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。 在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。比如在
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2024-04-12 11:47:20
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如图1所示，假设现在有两个样本，分别拥有两个特征，如下： 肿瘤的大小（厘米）的发现时间（天）样本11200样本2五100计算两个样本之间的欧拉距离：D = ，这个计算结果很明显是被时间主导的。所以，将时间以年为单位，那么两个样本之间的欧拉距离就是：D = ，这个计算结果又很明显的是被肿瘤大小主导的。根据这个问题，我们提出了数值归一化：将所有的数据映射到同一个尺度。
过拟合、欠拟合及其解决方案1.概念 无法得到较低的训练误差称作欠拟合 得到的误差极小即远小于训练集的误差称作过拟合2.模型选择验证数据集 从严格意义上讲，测试集只能在所有超参数和模型参数选定后使用一次。不可以使用测试数据选择模型，如调参。由于无法从训练误差估计泛化误差，因此也不应只依赖训练数据选择模型。鉴于此，我们可以预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择。这部分数据被称为验证
# R语言 KNN 交叉验证：提升模型性能的利器
在机器学习领域，K最近邻（KNN）算法因其简单有效而广泛应用。尤其在分类问题中，KNN通过测量样本间的距离来判断分类。然而，为了提升模型性能，我们需要验证模型的有效性，而交叉验证（Cross-Validation）则是常用的方法之一。本文将介绍如何在R语言中使用交叉验证来优化KNN模型，并提供代码示例。
## KNN算法介绍
KNN是一种基于
原创
2024-10-05 03:59:55
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常用交叉验证法包括K折叠交叉验证法(K-fold cross validation)、随机拆分交叉验证法(shuffle-split cross validation)、挨个儿试试法（leave-one-out)。K折叠交叉验证法(K-fold cross validation)K折叠交叉验证法将数据集拆分成K个部分，再用K个数据集对模型进行训练和评分。例如K=5，则数据集被拆分成5个，其中第一个
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2023-09-29 21:27:50
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# KNN与10倍交叉验证的应用
K近邻算法（KNN, K-Nearest Neighbors）是一种简单而有效的分类和回归方法。通过查找输入数据点的K个最近邻居，KNN可以根据邻居的数据点进行分类和预测。为了评估模型的性能，我们通常需要使用交叉验证的方法，其中10倍交叉验证是一种广泛使用的策略。
## 1. KNN算法简介
KNN是一种基于实例的学习方法，其核心思想是相似的数据点往往在同一
交叉验证是一种模型选择方法和调参方法，它随机地将数据集 切分成三部分，分别为训 练集(training set)、验证集(validation set)和测试集(test set)。训练 集用来
原创
2024-05-24 10:28:58
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前言回归与分类是机器学习中的两个主要问题，二者有着紧密的联系，但又有所不同。在一个预测任务中，回归问题解决的是多少的问题，如房价预测问题，而分类问题用来解决是什么的问题，如猫狗分类问题。分类问题又以回归问题为基础，给定一个样本特征，模型针对每一个分类都返回一个概率，于是可以认为概率最大的类别就是模型给出的答案。但有时模型给出的每一类的概率并不满足概率的公理化定义，这时就要用到softmax回归。交
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2024-04-06 13:35:16
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作者：Leihua Ye, UC Santa Barbara本文介绍了一种针对初学者的K临近算法在R语言中的实现方法。本文呈现了一种在R语言中建立起KNN模型的方式，其中包含了多种测量指标。背景在机器学习的世界里，我发现K邻近算法(KNN)分类器是最直观、最容易上手的，甚至不需要引入任何数学符号。为了决定观测样本的标签，我们观察它的邻近样本们并把邻近样本们的标签贴给感兴趣的观测样本。当然
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2023-10-25 20:12:58
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因需要拿出部分数据作为测试，故总有部分数据不能用于构建模型，一种更好选择是交叉验证(简称CV)。k折交叉验证是交叉验证方法中的一种(是进行模型比较的有效方法)，将整体数据集分为k份(每份近似相等)，其中k-1份作为训练数据，另外一份作为验证数据集，并计算预测误差平方和。用验证集来验证所得分类器或模型的错误率，循环以上实验k次，直到所有k份数据都被选择一遍为止。选择小一点的k容易高方差，大一点的k容
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2023-08-04 18:08:30
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机器学习模型评估与选择k折交叉验证法自助法调参错误率 精度P-R曲线 !]() 1.误差 训练误差：在训练集上的误差 测试误差：在测试集上的误差 泛化误差：学习器在所有新样本上的误差 2.过拟合：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了 （欠拟合）3.K折交叉验证法： 作用：解决问题时可供选择的机器学习算法有很多种，交叉验证法能帮助我们实现多种机器学习方法的比较。 例（10折交
KNN有一个非常重要的参数就是n_neighbors，这个超参数很大程度上决定模型的准确性。那么我们利用有限
原创
2022-12-14 16:22:37
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KNN算法的缺陷（1） 样本不均衡通过KNN算法，我们显然可以得到X应属于红点，但对于样本Y，通过KNN算法我们似乎得到了Y应属于蓝点的结论，而这个结论直观来看并没有说服力。优化（1） 由上面的例子可见：该算法在分类时有个重要的不足是，当样本不平衡时，即：一个类的样本容量很大，而其他类样本数量很小时，很有可能导致当输入一个未知样本时，该样本的K个邻居中大数量类的样
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2024-03-23 12:41:12
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内容概要¶
训练集/測试集切割用于模型验证的缺点K折交叉验证是怎样克服之前的不足交叉验证怎样用于选择调节參数、选择模型、选择特征改善交叉验证 1. 模型验证回想¶
进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就须要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。最先我们用训练精确度（用所有数据
概念 1、监督学习：从给定标注的训练数据中学习出一个函数，根据这个函数为新数据进行标注。 2、无监督学习：从给定无标注的训练数据中学习出一个函数，根据这个函数为所有数据标注。 KNN分类算法：通过对已知类别训练数据集的分析，从中发现分类规则，以此预测新数据的类别，分类算法属于监督学习的类型。KNN概念： 1、训练集：用来训练模型或确定模型参数的数据。 2、测试集：用来验证模型准确
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2023-05-18 10:29:25
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