はじめに
このプロジェクトでは、Python を使って K 近傍法（K-Nearest Neighbors：KNN）回帰アルゴリズムを実装する方法を学びます。KNN は、広く使われる機械学習手法で、分類問題に一般的に用いられます。ただし、回帰タスクにも適用でき、その目的は連続的な目的値を予測することです。
🎯 タスク
このプロジェクトでは、以下を学びます。
- KNN 回帰アルゴリズムとその動作原理を理解する方法
- Python で KNN 回帰アルゴリズムを実装する方法
- テストデータと学習データの間のユークリッド距離を計算する方法
- k 個の最も近い近傍を特定し、それらの目的値を取得する方法
- k 個の最も近い近傍の目的値の平均を計算して、テストデータの出力を予測する方法
🏆 成果
このプロジェクトを完了すると、以下のことができるようになります。
- Python を使って KNN 回帰アルゴリズムをゼロから実装する
- KNN アルゴリズムにおいてユークリッド距離を距離尺度として使う
- KNN 回帰アルゴリズムを適用して連続的な目的値を予測する
- 機械学習アルゴリズムの実装における実践的なスキルを示す
