斯坦福大学_k近邻算法 python_深度学习项目实战 项目总结分析_中国AI数据

2019-11-25

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')plt.title('预测值和实际值的直方图' ')plt.xlabel('$ 1,000s的房屋价值')plt.ylabel('Frequency') plt.legend(loc ='upper right'')plt.show() 确定k的值是一件困难的事情。对于预定的图形和谓词,我们使用k = 4作为我们的模型。我们会选择这种特殊性,因为它会给我们带来最先进的MSE。这已通过CrOSS验证。如果我们使用CrOSS验证k的乘积值,我们将看到k = 4给出了最小的MSE。我们将其显示在下面的图中。这是AISO wOrthwhiIe到pIOtting的预计值差异表明它会降低更多的邻居,我们平均值: 图2:各种k值的k-NN预测的MSE。我们还绘制变量 测试集上的PrediCted值。请注意,变异系数随着k的增加而减少。 HQW it WQrkS… 使用最近邻居算法,模型就是训练集。因此,我们不必在模型中训练任何变量。我们通过交叉验证确定了唯一的参数k,以最小化我们的MSE。 还有更多… 对于k-NN的加权,我们通过距离直接选择权重。我们还可以考虑其他选择。另一种常

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