Ein schneller Leitfaden zum Verständnis des KNN-Algorithmus

Mit der aggressiven Übernahme der Geschäftswelt durch Data Science ist es zu einem der gefragtesten Bereiche geworden. Wir erklären, was der K-Nearest-Neighbor-Algorithmus ist und wie er funktioniert.

Was ist der KNN-Algorithmus?

Der K-Nearest-Neighbors-Algorithmus (oder KNN) ist einer der am häufigsten verwendeten Lernalgorithmen aufgrund seiner Einfachheit. Der KNN- oder K-Nearest-Neighbor-Algorithmus ist ein überwachter Lernalgorithmus, der auf dem Prinzip basiert, dass jeder Datenpunkt, der in der Nähe eines anderen Datenpunkts liegt, in dieselbe Klasse fällt. Die grundlegende Annahme hier ist, dass Dinge, die nahe beieinander liegen, ähnlich sind. Meistens wird der KNN-Algorithmus aufgrund seiner einfachen Interpretierbarkeit und seiner geringen Rechenzeit verwendet.

KNN wird häufig für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme im Maschinellen Lernen verwendet. Einige Beispiele für KNN sind Algorithmen, die von E-Commerce-Portalen verwendet werden, um ähnliche Produkte zu empfehlen.

Lassen Sie uns ein Beispiel betrachten:

In dem gegebenen Bild haben wir zwei Klassen von Daten. Klasse A stellt Quadrate dar und Klasse B stellt Dreiecke dar.

Das Problem besteht darin, einen neuen Eingabedatenpunkt einer der beiden Klassen mit Hilfe des KNN-Algorithmus zuzuordnen

Der erste Schritt besteht darin, den Wert von “K” zu definieren, der für die Anzahl der nächsten Nachbarn steht.

Wenn der Wert von “k” 6 ist, sucht er nach 6 nächsten Nachbarn zu diesem Datenpunkt, wenn der Wert von “k” 5 ist, sucht er nach 5 nächsten Nachbarn zu diesem Datenpunkt.

Lassen Sie uns “K” = 4 betrachten, was bedeutet, dass der Algorithmus die vier Nachbarn berücksichtigt, die dem Datenpunkt am nächsten liegen.

Jetzt, bei “K” = 4, können ein Dreieck und zwei Quadrate als nächste Nachbarn gesehen werden. Der neue Datenpunkt würde also basierend auf “K” = 4 der Klasse A zugeordnet.

Wo wird KNN verwendet?

KNN wird sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsvorhersageprobleme verwendet. Wenn es jedoch für industrielle Zwecke eingesetzt wird, wird es meistens für Klassifizierung verwendet, da es in allen Parametern, die bei der Bestimmung der Nutzbarkeit einer Technik bewertet werden, gut abschneidet.

1. Vorhersagekraft
2. Rechenzeit
3. Einfachheit der Ausgabeinterpretation

Wie wird es bei täglichen Problemen eingesetzt?

Trotz seiner Einfachheit funktioniert KNN besser als andere leistungsstarke Klassifizierer und wird an Orten wie wirtschaftlicher Vorhersage, Datenkomprimierung, Videoerkennung, Bilderkennung, Handschrifterkennung und Spracherkennung eingesetzt.

Einige wichtige Anwendungen des KNN-Algorithmus

Der KNN-Algorithmus wird im Bankwesen verwendet, um vorherzusagen, ob eine Person für eine Kreditgenehmigung geeignet ist oder nicht, indem er prüft, ob sie ähnliche Merkmale wie ein Ausfaller aufweist. KNN hilft auch bei der Berechnung der Kreditscores von Personen, indem es sie mit Personen vergleicht, die ähnliche Merkmale aufweisen.

Unternehmen, die KNN verwenden

Die meisten E-Commerce- und Unterhaltungsunternehmen wie Amazon (AMZN ) oder Netflix (NFLX ) verwenden KNN, wenn sie Produkte zum Kauf oder Filme/Serien zum Ansehen empfehlen.

Wie machen sie diese Empfehlungen? Nun, diese Unternehmen sammeln Daten über das Verhalten der Benutzer, wie z.B. Produkte, die Sie auf ihrer Website gekauft oder Filme, die Sie angesehen haben, und wenden KNN an.

Die Unternehmen geben Ihre verfügbaren Kundendaten ein und vergleichen sie mit anderen Kunden, die ähnliche Produkte gekauft oder ähnliche Filme angesehen haben.

Die Produkte und Filme werden dann basierend auf der Klassifizierung des Algorithmus empfohlen.

Vorteile und Nachteile von KNN

Vorteile von KNN

• Schnelle Berechnung
• Einfacher Algorithmus – einfach zu interpretieren
• Vielseitig – nützlich für Klassifizierung und Regressionsprobleme
• Hohe Genauigkeit
• Keine Annahmen über die Daten – keine Notwendigkeit, zusätzliche Annahmen zu treffen oder ein Modell zu erstellen.

Nachteile von KNN

• Genauigkeit hängt von der Qualität der Daten ab
• Vorhersage wird bei großen Datenmengen langsam
• Bei großen Datensätzen nicht relevant
• Benötigt viel Speicher, um alle Trainingsdaten zu speichern
• Es kann rechenintensiv sein, da es alle Trainingsdaten speichert

In diesem Blog haben wir versucht, den K-NN-Algorithmus zu erklären, der häufig für Klassifizierung verwendet wird. Wir haben die grundlegende Herangehensweise hinter KNN, seine Funktionsweise und seine Vorteile und Nachteile diskutiert.

Der KNN-Algorithmus ist einer der einfachsten Algorithmen und kann sehr aggressive Ergebnisse liefern. KNN-Algorithmen können sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsprobleme verwendet werden.