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Metric Effects based on Fluctuations in values of k in Nearest Neighbor Regressor
Abhishek Gupta
,
Raunak Joshi
,
Nandan Kanvinde
,
Pinky Gerela
,
Ronald Melwin Laban
分类:
机器学习
2022-08-24
机器学习的回归分支纯粹集中于连续值的预测。监督学习分支具有许多基于回归的方法,具有参数和非参数学习模型。在本文中,我们旨在针对与基于距离的回归模型相关的非常微妙的点。所使用的基于距离的模型是K-Nearest邻居回归器,它是一种监督的非参数方法。我们要证明的观点是模型的k参数的效果及其影响指标的波动。我们使用的指标是根平方误差和R平方拟合的优点,其值相对于K值的值表示。
translated by 谷歌翻译