Как выбор количества ближайших соседей влияет на производительность и точность модели?

Выбор количества ближайших соседей (параметра K) в алгоритме K-ближайших соседей (KNN) влияет на производительность и точность модели следующим образом: 14

• Слишком маленькое значение K может привести к переобучению (overfitting). 1 Модель слишком сильно адаптируется к шуму в обучающей выборке и плохо обобщает на новые данные. 1
• Слишком большое значение K может привести к недообучению (underfitting). 1 Модель становится слишком простой и неспособной уловить сложные закономерности в данных. 1

Чтобы выбрать оптимальное значение K, рекомендуется: 1

• Начать с малого диапазона значений K. 1 Обычно для большинства задач подходят значения K от 1 до 20. 1
• Использовать перекрёстную проверку, если это возможно. 1 Это наиболее надёжный метод выбора K. 1
• Учитывать размер обучающей выборки. 1 Для больших наборов данных можно использовать большие значения K. 1
• Проверять значения K на тестовой выборке. 1 Нужно оценить производительность модели с выбранным значением K на тестовой выборке, чтобы убедиться, что модель хорошо обобщает на новые данные. 1

Выбор оптимального значения K — важная задача, которая требует тщательного анализа данных и экспериментов. 1