KNN Algoritmasını Anlamaya Kısa Bir Kılavuz

İş dünyası Veri Bilimi alanını agresif bir şekilde benimsedikçe, bu alan en çok aranan alanlardan biri haline gelmiştir. K-en yakın komşu algoritmasının ne olduğunu ve nasıl çalıştığını açıklıyoruz.

KNN Algoritması Nedir?

K-En Yakın Komşular algoritması (veya KNN) basitliği nedeniyle en çok kullanılan öğrenme algoritmalarından biridir. KNN veya K-en yakın komşu Algoritması, bir denetimli öğrenme algoritmasıdır ve her veri noktasının birbirine yakın düşen aynı sınıfta olduğu ilkesine dayanır. Burada temel varsayım, birbirlerine yakın olan şeylerin birbirlerine benzer olduğudur. Genellikle, KNN Algoritması, yorumlanması kolay olması ve hesaplanma zamanının kısa olması nedeniyle kullanılır.

KNN, makine öğreniminde sınıflandırma ve regresyon sorunları için yaygın olarak kullanılır. KNN’nin birkaç örneği, e-ticaret portallarının benzer ürünleri önermek için kullandıkları algoritmaları içerir.

Örneği İnceleyelim:

Verilen resimde, iki sınıf veri vardır. Sınıf A, kareleri temsil eder ve Sınıf B, üçgenleri temsil eder.

Problem, yeni bir girdi veri noktasını KNN algoritması kullanarak iki sınıftan birine atamaktır.

İlk adım, ‘K’ değerini tanımlamaktır, bu da En Yakın Komşuların sayısını temsil eder.

‘k’ değeri 6 ise, algoritma o veri noktasına 6 en yakın komşuyu arar, ‘k’ değeri 5 ise, algoritma o veri noktasına 5 en yakın komşuyu arar.

‘K’ = 4 olsun, bu da algoritmanın veri noktasına en yakın dört komşuyu dikkate alacağı anlamına gelir.

Şimdi, ‘K’ = 4’te, bir üçgen ve iki kare en yakın komşular olarak görülebilir. Bu nedenle, yeni veri noktası ‘K’ = 4’te Sınıf A’ya atanacaktır.

KNN’yi Nerede Kullanılır?

KNN, hem sınıflandırma hem de regresyon öngörme sorunlarında kullanılır. Ancak, endüstriyel amaçlar için uygulandığında, genellikle sınıflandırma için kullanılır, çünkü tekniklerin kullanılabilirliğini belirlerken tüm parametreleri karşılar.

1. Tahmin Gücü
2. Hesaplama Zamanı
3. Çıktıyı Yorumlama Kolaylığı

Günlük Problemlerde Nasıl Kullanılır?

Basitliğine rağmen, KNN diğer güçlü sınıflandırıcılardan daha iyi çalışır ve ekonomik tahmin, veri sıkıştırma, Video Tanıma, Görüntü Tanıma, El Yazısı Tespiti ve Konuşma Tanıma gibi alanlarda kullanılır.

KNN Algoritmasının Bazı Önemli Kullanımları

KNN Algoritması, bir kişinin kredi onayına uygun olup olmadığını benzer özelliklere sahip bir_defaulterin olup olmadığını tahmin ederek bankacılık sistemlerinde kullanılır. KNN ayrıca, benzer özelliklere sahip kişilerle karşılaştırarak bireylerin kredi puanlarını hesaplamada yardımcı olur.

KNN Kullanan Şirketler

Çoğu e-ticaret ve eğlence şirketi gibi Amazon (AMZN ) veya Netflix (NFLX ), ürün satın alma veya film/şov izleme önerileri için KNN kullanır.

Nasıl bu önerileri yaparlar? Bu şirketler, kullanıcıların davranışları hakkında veri toplar, Örneğin, daha önce satın aldıkları ürünler veya web sitelerinde izledikleri filmler ve KNN’yi uygular.

Şirketler, mevcut müşteri verilerinizi diğer müşterilerle karşılaştırır ve benzer ürünler satın alan veya benzer filmler izleyen müşterileri belirler.

Sonuç olarak, ürün ve filmler, algoritmanın veri noktasını nasıl sınıflandırdığına bağlı olarak size önerilir.

KNN’nin Avantajları ve Dezavantajları

KNN’nin Avantajları

• Hızlı Hesaplama
• Kolay Algoritma – yorumlama
• Çok Yönlü – sınıflandırma ve regresyon için yararlı
• Yüksek Doğruluk
• Veri Hakkında Ek Varsayımlar Yok – ek varsayımlar yapmaya veya model oluşturmaya gerek yok.

KNN’nin Dezavantajları

• Doğruluk, Veri Kalitesine Bağlıdır
• Büyük Veri Setleriyle Hesaplama Yavaştır
• Büyük Veri Setleri İçin Uygun Değildir
• Tüm Eğitim Verilerini Saklamak Gerekir, Bu nedenle Yüksek Hafıza Gerekir
• Tüm Eğitim Verilerini Sakladığı İçin Hesaplamalı Olabilir

Bu blogda, sınıflandırma için yaygın olarak kullanılan K-NN algoritmasını açıklamaya çalıştık. KNN’nin temel yaklaşımını, nasıl çalıştığını ve avantajlarını ve dezavantajlarını tartıştık.

KNN algoritması en basit algoritmalarından biridir ve oldukça agresif sonuçlar verebilir. KNN algoritmaları, sınıflandırma ve regresyon sorunları için kullanılabilir.