Modèles classiques construits avec les maths que vous connaissez déjà
Jusqu'ici la routine a toujours été les deux mêmes étapes : ajuster des paramètres aux données d'entraînement, puis utiliser ces paramètres ajustés pour prédire. La régression k-plus proches voisins saute entièrement la première étape. Pour prédire une valeur en un nouveau point, elle cherche les k points d'entraînement les plus proches de lui et fait simplement la moyenne de leurs sorties. Il n'y a pas de formule à ajuster ni de paramètres appris à l'avance : tout le travail se fait au moment où une prédiction est demandée.
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▶ Régression k-plus proches voisins