Einführung
In diesem Projekt lernst du, wie du den K-Nearest Neighbors (KNN)-Regressionsalgorithmus mit Python implementierst. KNN ist eine weit verbreitete Methode der maschinellen Lernmethode, die normalerweise für Klassifizierungsprobleme verwendet wird. Es kann jedoch auch auf Regressionsaufgaben angewendet werden, bei denen das Ziel ist, einen kontinuierlichen Zielwert vorherzusagen.
🎯 Aufgaben
In diesem Projekt wirst du lernen:
- Wie du den KNN-Regressionsalgorithmus und dessen Arbeitsweise verstehst
- Wie du den KNN-Regressionsalgorithmus in Python implementierst
- Wie du die euklidischen Distanzen zwischen den Testdaten und den Trainingsdaten berechnest
- Wie du die k nächsten Nachbarn identifizierst und ihre Zielwerte abrufst
- Wie du den Mittelwert der Zielwerte der k nächsten Nachbarn berechnest, um die Ausgabe für die Testdaten vorherzusagen
🏆 Errungenschaften
Nach Abschluss dieses Projekts wirst du in der Lage sein:
- Den KNN-Regressionsalgorithmus von Grund auf mit Python zu implementieren
- Die euklidische Distanz als Distanzmaß im KNN-Algorithmus zu verwenden
- Den KNN-Regressionsalgorithmus anwenden, um kontinuierliche Zielwerte vorherzusagen
- Praktische Fähigkeiten bei der Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen demonstrieren
