Klassische Modelle, die aus der Mathematik aufgebaut sind, die du bereits kennst
Bisher war der Ablauf immer gleich: Du passt einige Parameter an die Trainingsdaten an und verwendest dann diese angepassten Parameter, um Vorhersagen zu treffen. Die k-Nächste-Nachbarn-Regression lässt den ersten Schritt komplett aus. Um einen Wert an einem neuen Punkt vorherzusagen, betrachtet sie die k Trainingspunkte, die ihm am nächsten liegen, und berechnet einfach den Durchschnitt ihrer Ausgaben. Es gibt keine Formel, die angepasst werden muss, und keine im Voraus gelernten Parameter: Die ganze Arbeit passiert im Moment, in dem eine Vorhersage angefordert wird.
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▶ k-Nächste-Nachbarn-Regression