Какие существуют способы выбора оптимального значения k в методе k ближайших соседей?

Несколько способов выбора оптимального значения K в методе K-ближайших соседей (KNN):

• Метод hold-out. infostart.ru Исходный набор данных разделяют на три части: обучающую выборку, проверочную выборку и тестовую выборку. infostart.ru Модель KNN обучают на обучающей выборке для разных значений K и измеряют её производительность на проверочной выборке. infostart.ru Затем выбирают значение K, которое дало наилучшую производительность на проверочной выборке. infostart.ru После этого оценивают производительность выбранной модели на тестовой выборке. infostart.ru
• Кросс-валидация. course.omgtu.ru Всю выборку делят на K частей. course.omgtu.ru Модель обучают K раз на разных (K−1) подвыборках исходной выборки, а проверяют на одной подвыборке. course.omgtu.ru Получают K оценок качества модели, которые обычно усредняют, выдавая среднюю оценку качества классификации/регрессии на кросс-валидации. course.omgtu.ru
• Локтевой метод. www.geeksforgeeks.org Для нахождения оптимального значения K строят график производительности KNN по сравнению с различными значениями K. www.geeksforgeeks.org Точка перегиба на графике представляет собой оптимальное значение K, при котором частота ошибок начинает выравниваться. www.geeksforgeeks.org
• Эмпирическое правило. infostart.ru Рекомендует выбирать K равным квадратному корню из количества объектов в обучающей выборке: K ≈ √N, где N — количество объектов в обучающей выборке. infostart.ru

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