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最近邻回归（K-Nearest Neighbors Regression，简称KNN回归）是一种简单但强大的机器学习方法。为了通俗易懂地解释这个概念，我们可以用一个日常生活中的例子。 想象一下，你想知道你家附近的房子大约值多少钱。你可能会看看附近几个类似的房子最近卖出去的价格，然后根据这些价格来估算你家房子的价值。最近邻回归就是基于这样一个简单的思路：用与目标类似的几个样本的信息来做出预测。 在机器学习中，这个方法具体是这样操作的： 选择邻居数量（K）：首先，你决定要考虑多少个“邻居”。这里的“邻居”指的是和你要预测的数据点（比如你家房子）最相似的几个已知数据点（比如附近的几个房子）。这个数量通常用“K”来表示。 找到最近的邻居：然后，算法会在数据集中找到与你的数据点最相似的K个邻居。相似度通常是通过计算距离来确定的，比如可以用两个房子的特征（如面积、卧室数量、地理位置等）之间的差异来衡量。 计算平均值作为预测：最后，算法会计算这些“邻居”数据点的平均值，并用这个平均值作为对你的数据点（你家房子）的预测值。比如，如果你考虑最近的3个房子，它们分别卖了100万、120万和110万，那么这个算法可能会预测你的房子大概也能卖110万。
yg9538
2023年12月12日 21:54
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