下列说法正确的是? A、 kNN算法的预测效率与训练集的数量有关 B、 kNN算法只能用于二分类 C、 kNN算法只能用于回归 D、 kNN算法属于监督学习
时间: 2023-12-01 17:22:01 浏览: 98
正确的说法是A和D。
A,kNN算法的预测效率与训练集的数量有关,因为kNN算法需要在训练集中寻找最近邻居,并计算它们之间的距离,如果训练集太大,计算量就会增加,从而影响预测效率。
B,kNN算法并不仅限于二分类,它也可以用于多分类。
C,kNN算法也可以用于回归问题,例如预测房价等连续值问题。
D,kNN算法属于监督学习,因为它需要使用有标签的训练数据来进行训练和预测。
相关问题
knn算法测试集和训练集
KNN算法是一种基于实例的学习方法,它通过计算测试样本与训练集中各个样本之间的距离,从而判断测试样本所属的类别。在使用KNN算法进行分类时,我们需要将已知类别的样本数据分为训练集和测试集,其中训练集用于模型的训练,测试集用于模型的测试和评估。
训练集是用于构建分类器或回归器的数据集。在训练阶段,我们将训练集中的样本输入到KNN算法中,并通过计算距离来确定每个样本所属的类别。训练集通常包含已知类别的样本数据,这些样本数据包括输入特征和对应的输出标签。
测试集是用于评估模型性能的数据集。在测试阶段,我们将测试集中的样本输入到KNN算法中,并通过计算距离来预测每个测试样本所属的类别。测试集通常也包含输入特征和对应的输出标签,但是输出标签通常是未知的,因为我们希望通过模型来预测它们。
KNN算法给定训练集、距离度量、k值及分类决策函数时,其结果唯一确定。 A 对 B 错
B 错。KNN算法的结果不是唯一确定的,它受到训练集、距离度量、k值以及分类决策函数的影响。在KNN算法中,选取不同的k值和距离度量方法可能会导致不同的结果,而在一些特殊情况下,如训练集中存在噪声或重叠样本时,分类决策函数的不同也会导致结果的不同。因此,在使用KNN算法时,需要根据具体问题选择合适的参数和方法,以得到最优的分类结果。
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