En Hurtig Guide til at Forstå en KNN Algoritme

Med, at forretningsverdenen aggressivt adopterer Data Science, er det blevet et af de mest efterspurgte fagområder. Vi forklarer, hvad en K-nærmeste nabo-algoritme er, og hvordan den fungerer.

Hvad er KNN Algoritme?

K-Nærmeste Naboer-algoritme (eller KNN) er en af de mest brugte læringsalgoritmer på grund af sin enkelhed. KNN eller K-nærmeste nabo-algoritme er en overvåget læringsalgoritme, der fungerer på en princip, der siger, at hver datapunkt, der falder nær hinanden, kommer i samme klasse. Den grundlæggende antagelse her er, at ting, der er nær hinanden, er ligesom hinanden. KNN-algoritmen bruges mest, fordi den er let at fortolke og har en lav beregnings tid.

KNN bruges bredt til klassifikations- og regressionsproblemer i maskinlæring. Nogle eksempler på KNN er algoritmer, der bruges af e-handelsportaler til at anbefale lignende produkter.

Lad os Gennemgå et Eksempel:

I det givne billede har vi to klasser af data. Klasse A repræsenterer firkanter og Klasse B repræsenterer trekanter.

Problemets er at tildele en ny inddata til en af de to klasser med brug af KNN-algoritmen

Det første skridt er at definere værdien af ‘K’, der står for antallet af nærmeste naboer.

Hvis værdien af “k” er 6, vil den søge efter 6 nærmeste naboer til datapunktet. Hvis værdien af “k” er 5, vil den søge efter 5 nærmeste naboer til datapunktet.

Lad os overveje ‘K’ = 4, hvilket betyder, at algoritmen vil overveje de fire naboer, der er tættest på datapunktet.

Nu, ved ‘K’ = 4, kan man se en trekant og to firkanter som de nærmeste naboer. Så den nye datapunkt, baseret på ‘K’ = 4, ville blive tildelt til Klasse A.

Hvor Kan Man Bruge KNN?

KNN bruges i både klassifikations- og regressionsprædiktionsproblemer. Men når det anvendes til industrielle formål, bruges det mest til klassifikation, da det fungerer over alle parametre, der vurderes, når man bestemmer en teknikks brugbarhed.

1. Prædiktionskraft
2. Beregnings tid
3. Lethed til at fortolke output

Hvordan Bruges Det i Daglige Problemer?

Trods sin enkelhed fungerer KNN bedre end andre kraftfulde klassifikatorer og bruges på steder som økonomisk prognose, datakompression, video-genkendelse, billedgenkendelse, håndskriftsdetektion og talegenkendelse.

Nogle af de Vigtigste Brug af KNN Algoritmen

KNN-algoritmen bruges i banksystemer til at forudsige, om en person er egnet til lånsgodkendelse eller ej, ved at forudsige, om han eller hun har lignende træk som en defaulter. KNN hjælper også med at beregne kreditscores for enkeltpersoner ved at sammenligne dem med personer med lignende træk.

Virksomheder, der Bruger KNN

De fleste e-handels- og underholdningsvirksomheder som Amazon (AMZN ) eller Netflix (NFLX ) bruger KNN, når de anbefaler produkter til køb eller film/shows til at se.

Hvordan gør de disse anbefalinger? Nu, disse virksomheder indsamler data om brugernes adfærd som tidligere købte produkter eller sete film på deres website og anvender KNN.

Virksomhederne vil indsætte din tilgængelige kundedata og sammenligne det med andre kunder, der har købt lignende produkter eller set lignende film.

Produkterne og filmene vil derefter blive anbefalet til dig, afhængigt af, hvordan algoritmen klassificerer datapunktet.

Fordele og Ulemper ved KNN

Fordele ved KNN

• Hurtig beregning
• Enkel algoritme – let at fortolke
• Flereformål – nyttig til klassifikation og regression
• Høj nøjagtighed
• Ingen antagelser om data – ingen behov for at gøre yderligere antagelser eller bygge en model.

Ulemper ved KNN

• Nøjagtighed afhænger af datakvaliteten
• Prædiktionshastighed bliver langsom med stor data
• Er ikke relevant for store datasæt
• Behøver at gemme alle træningsdata, og derfor kræver det høj hukommelse
• Det kan være beregningsmæssigt dyrt, da det gemmer alle træningsdata

I denne blog har vi forsøgt at forklare K-NN algoritmen, der er bredt brugt til klassifikation. Vi diskuterede den grundlæggende tilgang bag KNN, hvordan det fungerer, og dets fordele og ulemper.

KNN-algoritmen er en af de enkleste algoritmer og kan give højt aggressive resultater. KNN-algoritmer kan bruges både til klassifikations- og regressionsproblemer.