Введение
В этом проекте вы научитесь реализовывать алгоритм регрессии k-ближайших соседей (KNN) с использованием Python. KNN - это широко используемый метод машинного обучения, обычно применяемый для задач классификации. Однако он также может быть применен к задачам регрессии, где целью является предсказание непрерывного целевого значения.
🎯 Задачи
В этом проекте вы научитесь:
- Как понять алгоритм регрессии KNN и его принцип работы
- Как реализовать алгоритм регрессии KNN на Python
- Как вычислять евклидовы расстояния между тестовыми данными и данными обучения
- Как определить k ближайших соседей и получить их целевые значения
- Как вычислить среднее значение целевых значений k ближайших соседей для предсказания выходных данных для тестовых данных
🏆 Достижения
После завершения этого проекта вы сможете:
- Реализовать алгоритм регрессии KNN с нуля с использованием Python
- Использовать евклидово расстояние в качестве меры расстояния в алгоритме KNN
- Применить алгоритм регрессии KNN для предсказания непрерывных целевых значений
- Показать практические навыки в реализации алгоритмов машинного обучения
