उस गणित से बने क्लासिक मॉडल जो आप पहले से जानते हैं
अब तक तरीका हमेशा वही दो कदमों वाला रहा है: प्रशिक्षण डेटा पर कुछ पैरामीटर फिट कीजिए, फिर उन्हीं फिट किए हुए पैरामीटरों से भविष्यवाणी कीजिए। k-निकटतम पड़ोसी प्रतिगमन पहला कदम पूरी तरह छोड़ देता है। किसी नए बिंदु पर मान की भविष्यवाणी करने के लिए वह उसके सबसे पास वाले k प्रशिक्षण बिंदु ढूँढ़ता है और बस उनके आउटपुट का औसत निकाल देता है। न फिट करने के लिए कोई सूत्र है, न पहले से सीखा गया कोई पैरामीटर: सारा काम ठीक उसी पल होता है जिस पल भविष्यवाणी माँगी जाती है।
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▶ k-निकटतम पड़ोसी प्रतिगमन