В каких случаях метод k ближайших соседей может давать неточные результаты?

Метод k-ближайших соседей (KNN) может давать неточные результаты в следующих случаях:

• При небольших значениях k. loginom.ru Это увеличивает влияние шумов на результаты классификации: небольшие изменения в данных приводят к большим изменениям в результатах. loginom.ru
• Если значение параметра k слишком велико. loginom.ru В процессе классификации принимает участие много объектов, относящихся к разным классам. loginom.ru Такая классификация оказывается слишком грубой и плохо отражает локальные особенности набора данных. loginom.ru
• При дисбалансе классов в обучающих данных. loginom.ru Алгоритм склонен смещать решение в сторону доминирующего класса, поскольку относящиеся к нему объекты чаще попадают в число ближайших соседей. loginom.ru
• В высокоразмерных пространствах. scikit-learn.ru Из-за так называемого «проклятия размерности» метод становится менее эффективным. scikit-learn.ru

Чтобы улучшить результаты классификации, перед использованием метода KNN рекомендуется нормализовать обучающие данные. loginom.ru