Почему в алгоритме KNN важно подбирать оптимальное значение параметра k?

Подбор оптимального значения параметра K в алгоритме K-ближайших соседей (KNN) важен по нескольким причинам:

• Достижение высокой точности классификации. 3 Если значение K слишком маленькое, то модель слишком сильно адаптируется к шуму в обучающей выборке и плохо обобщает на новые данные. 3
• Снижение влияния шумов. 1 Использование небольших значений K увеличивает влияние шумов на результаты классификации, когда небольшие изменения в данных приводят к большим изменениям в результатах. 1
• Улучшение обобщающей способности модели. 1 Если значение K слишком велико, то в процессе классификации принимает участие много объектов, относящихся к разным классам. 1 Такая классификация оказывается слишком грубой и плохо отражает локальные особенности набора данных. 1

Таким образом, выбор параметра K — это компромисс между точностью и обобщающей способностью модели. 1

Оптимальное значение K не всегда очевидно, и для его подбора используют различные методы, например кросс-валидацию или правило «квадратного корня». 34