Una guida rapida per comprendere un algoritmo KNN

Con il mondo degli affari che adotta in modo aggressivo Science Data, è diventato uno dei campi più ricercati. Spieghiamo cos'è un algoritmo K-nearest neighbor e come funziona.

Cos'è l'algoritmo KNN?

Algoritmo K-Nearest Neighbours (o KNN) è uno degli algoritmi di apprendimento più utilizzati per la sua semplicità. KNN o K-nearest neighbor Algorithm è un algoritmo di apprendimento supervisionato che funziona in base al principio secondo cui ogni punto dati che si avvicina l'uno all'altro rientra nella stessa classe. L'assunto di base qui è che le cose che sono vicine l'una all'altra, sono come l'una con l'altra. Principalmente, l'algoritmo KNN viene utilizzato per la sua facilità di interpretazione e il basso tempo di calcolo.

KNN è ampiamente utilizzato per problemi di classificazione e regressione nell'apprendimento automatico. Alcuni esempi di KNN sono algoritmi utilizzati dai portali di e-commerce per consigliare prodotti simili.

Vediamo un esempio:

Nell'immagine data, abbiamo due classi di dati. Classe A che rappresenta i quadrati e Classe B che rappresenta i triangoli.

Il problema è assegnare un nuovo punto dati di input a una delle due classi con l'uso dell'algoritmo KNN

Il primo passo è definire il valore di 'K' che sta per il numero di vicini più vicini.

Se il valore di "k" è 6, cercherà i 6 vicini più vicini a quel punto dati, se il valore di "k" è 5, cercherà i 5 vicini più vicini a quel punto dati.

Consideriamo 'K' = 4, il che significa che l'algoritmo prenderà in considerazione i quattro vicini più prossimi al punto dati.

Ora, a 'K' = 4, un triangolo e due quadrati possono essere visti come i vicini più prossimi. Quindi, il nuovo punto dati basato su 'K' = 4, verrebbe assegnato alla Classe A.

Dove usare KNN?

KNN è utilizzato sia nei problemi predittivi di classificazione che di regressione. Tuttavia, quando viene applicato per scopi industriali, viene utilizzato principalmente nella classificazione poiché è compatibile con tutti i parametri valutati per determinare l'usabilità di una tecnica.

1. Potere di previsione
2. Tempo di calcolo
3. Facilità di interpretazione dell'output

Come viene impiegato nei problemi quotidiani?

Nonostante la sua semplicità, KNN funziona molto meglio di altri potenti classificatori e viene utilizzato in luoghi come previsioni economiche e compressione dei dati, riconoscimento video, riconoscimento di immagini, rilevamento della grafia e riconoscimento vocale.

Alcuni usi principali dell'algoritmo KNN

L'algoritmo KNN viene utilizzato nel sistema bancario per prevedere se una persona è idonea o meno all'approvazione del prestito prevedendo se ha tratti simili a un inadempiente. KNN aiuta anche a calcolare i punteggi di credito degli individui confrontandoli con persone con tratti simili.

Aziende che utilizzano KNN

La maggior parte delle società di e-commerce e intrattenimento come Amazon o Netflix utilizza KNN per consigliare prodotti da acquistare o film/spettacoli da guardare.

Come fanno a formulare queste raccomandazioni? Beh, queste aziende raccolgono dati sul comportamento degli utenti, come i prodotti acquistati in precedenza o i film guardati sul loro sito web, e applicano la tecnologia KNN.

Le aziende inseriranno i dati dei clienti disponibili e li confronteranno con altri clienti che hanno acquistato prodotti simili o hanno guardato film simili.

I prodotti e i film ti verranno quindi consigliati, a seconda di come l'algoritmo classifica quel punto dati.

Vantaggi e svantaggi di KNN

Vantaggi di KNN

• Calcolo veloce
• Algoritmo semplice – da interpretare
• Versatile: utile per la classificazione e la regressione
• Alta precisione
• Nessuna ipotesi sui dati: nessuna necessità di fare ulteriori ipotesi o costruire un modello.

Svantaggi di KNN

• La precisione dipende dalla qualità dei dati
• La previsione diventa lenta con dati di grandi dimensioni
• Non è rilevante per set di dati di grandi dimensioni
• Necessità di archiviare tutti i dati di allenamento, quindi richiede memoria elevata
• Può essere computazionalmente costoso in quanto memorizza tutta la formazione

In questo blog abbiamo cercato di spiegare l'algoritmo K-NN che è ampiamente utilizzato per la classificazione. Abbiamo discusso l'approccio di base alla base di KNN, come funziona e i suoi vantaggi e svantaggi.

L'algoritmo KNN è uno degli algoritmi più semplici e può fornire risultati molto aggressivi. Gli algoritmi KNN possono essere utilizzati sia per problemi di classificazione che di regressione.