KNN-algoritmin nopea opas

Liiketoimintamaailman omaksuessa data scienceä aggressiivisesti, se on muodostunut yhdeksi suosituimmista aloista. Selitämme, mikä K-nearest neighbor -algoritmi on ja miten se toimii.

Mikä on KNN-algoritmi?

K-Nearest Neighbors-algoritmi (tai KNN) on yksi eniten käytetyistä oppimisalgoritmeista sen yksinkertaisuuden vuoksi. KNN tai K-nearest neighbor -algoritmi on valvottu oppimisalgoritmi, joka perustuu siihen periaatteeseen, että jokainen lähellä toisiaan oleva datakuuluu samaan luokkaan. Tässä oletetaan, että lähellä toisiaan olevat asiat ovat samanlaisia. Yleensä KNN-algoritmiä käytetään sen helppokäyttöisyyden ja nopean laskenta-ajan vuoksi.

KNN-algoritmiä käytetään laajasti luokittelu- ja regressio-ongelmissa koneoppimisessa. Joitakin KNN-algoritmin esimerkkejä ovat algoritmit, joita verkkokauppa-portaalit käyttävät suosittelemassa samanlaisia tuotteita.

Tarkastellaan esimerkkiä:

Annetuissa kuvissa meillä on kaksi datakuilua. Luokka A edustaa neliöitä ja luokka B edustaa kolmioita.

Ongelmana on määrittää uusi syöte datakuuluu yhteen näistä kahdesta luokasta KNN-algoritmin avulla

Ensimmäinen askel on määritellä “K”:n arvo, joka tarkoittaa lähimmän naapurin lukumäärää.

Jos “k”:n arvo on 6, se etsii 6 lähintä naapuria sille datakuulle, jos “k”:n arvo on 5, se etsii 5 lähintä naapuria sille datakuulle.

Olkoon “K” = 4, mikä tarkoittaa, että algoritmi ottaa huomioon neljä lähintä naapuria, jotka ovat lähimpänä datakuppia.

Nyt “K”:n ollessa 4, yksi kolmio ja kaksi neliötä voidaan nähdä lähimpinä naapureina. Niinpä uusi datakuuluu “K”:n perusteella luokkaan A.

Missä KNN-algoritmiä käytetään?

KNN-algoritmiä käytetään sekä luokittelu- että regressio-ennustetehtävissä. Kun sitä kuitenkin sovelletaan teollisiin tarkoituksiin, sitä käytetään pääasiassa luokitteluun, koska se menestyy kaikilla arvioituilla parametreillä, kun määritetään tekniikan käytettävyyttä.

1. Ennusteväli
2. Laskenta-aika
3. Helppokäyttöisyys tulosteen tulkinnassa

Miten sitä käytetään päivittäisissä ongelmissa?

Vaikka se on yksinkertainen, KNN toimii paljon paremmin kuin monet voimakkaammat luokittelijat ja sitä käytetään paikoissa, kuten taloudellisessa ennustamisessa, data pakkaamisessa, videon tunnistamisessa, kuvan tunnistamisessa, käsin kirjoitetun tekstin tunnistamisessa ja puheentunnistamisessa.

Mikä ovat KNN-algoritmin tärkeimmät käytöt?

KNN-algoritmiä käytetään pankkijärjestelmissä ennustamaan, onko henkilö sopiva lainan hyväksymiseen vai ei, ennustamalla, onko hänellä samanlaisia piirteitä kuin maksamattomalla. KNN auttaa myös laskemalla yksityishenkilöiden luottoluokituksia vertaamalla niitä muihin henkilöihin, joilla on samanlaisia piirteitä.

Yritykset, jotka käyttävät KNN-algoritmiä

Useimmat verkkokauppa- ja viihdeyritykset, kuten Amazon (AMZN ) tai Netflix (NFLX ), käyttävät KNN-algoritmiä suositellessaan tuotteita ostettavaksi tai elokuvia/show-ohjelmia katsottavaksi.

Miten he tekevät nämä suositukset? No, nämä yritykset keräävät tietoa käyttäjien käyttäytymisestä, kuten aiemmin ostetuista tuotteista tai katsotuista elokuvista heidän verkkosivustollaan, ja soveltavat KNN-algoritmiä.

Yritykset syöttävät saatavilla olevat asiakastiedot ja vertaavat niitä muihin asiakkaisiin, jotka ovat ostaneet samanlaisia tuotteita tai katsoneet samanlaisia elokuvia.

Tuotteet ja elokuvat suositellaan sitten sinulle sen mukaan, miten algoritmi luokittelee tämän datakuun.

KNN-algoritmin edut ja haitat

KNN-algoritmin edut

• Nopea laskenta
• Yksinkertainen algoritmi – helppo tulkita
• Monikäyttöinen – sovellettavissa luokitteluun ja regressioon
• Korkea tarkkuus
• Ei vaadi lisäoletuksia – ei tarvitse tehdä lisäoletuksia tai rakentaa mallia.

KNN-algoritmin haitat

• Tarkkuus riippuu datan laadusta
• Ennustaminen hidastuu suurten datamäärien kanssa
• Ei sovellu suurten datamäärien kanssa
• Tarvitsee kaiken koulutusdatan tallentamista varten, joten se vaatii paljon muistia
• Se voi olla laskennallisesti kallista, koska se tallentaa kaiken koulutusdatan

Tässä blogissa olemme yrittäneet selittää K-NN-algoritmiä, jota käytetään laajasti luokitteluun. Käsiteltiin KNN-algoritmin peruslähestymistapaa, miten se toimii ja sen edut ja haitat.

KNN-algoritmi on yksi yksinkertaisimmista algoritmeista ja voi antaa erittäin agressiivisia tuloksia. KNN-algoritmeja voidaan käyttää sekä luokittelu- että regressio-ongelmissa.