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. 1 Исходный набор данных разделяют на три части: обучающую выборку, проверочную выборку и тестовую выборку. 1 Модель KNN обучают на обучающей выборке для разных значений K и измеряют её производительность на проверочной выборке. 1 Затем выбирают значение K, которое дало наилучшую производительность на проверочной выборке. 1 После этого оценивают производительность выбранной модели на тестовой выборке. 1
• Кросс-валидация. 5 Всю выборку делят на K частей. 5 Модель обучают K раз на разных (K−1) подвыборках исходной выборки, а проверяют на одной подвыборке. 5 Получают K оценок качества модели, которые обычно усредняют, выдавая среднюю оценку качества классификации/регрессии на кросс-валидации. 5
• Локтевой метод. 3 Для нахождения оптимального значения K строят график производительности KNN по сравнению с различными значениями K. 3 Точка перегиба на графике представляет собой оптимальное значение K, при котором частота ошибок начинает выравниваться. 3
• Эмпирическое правило. 1 Рекомендует выбирать K равным квадратному корню из количества объектов в обучающей выборке: K ≈ √N, где N — количество объектов в обучающей выборке. 1

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