Ближайшие соседи (K-Nearest Neighbors, KNN)

Как работает KNN

Основная идея KNN основана на сходстве, которое часто определяется с помощью метрики расстояния, например евклидова расстояния. При предсказании новой, невидимой точки данных алгоритм определяет "K" ближайших к ней точек данных (соседей) из хранящегося набора обучающих данных. Значение 'K' является целым числом, задаваемым пользователем, и представляет собой количество рассматриваемых соседей.

При классификации новая точка относится к тому классу, который наиболее часто встречается среди ее K соседей (голосование по большинству). Для регрессии предсказание обычно представляет собой среднее значение K соседей. Выбор метрики расстояния (например, Манхэттен, Минковский) и значение 'K' - важнейшие гиперпараметры, которые существенно влияют на производительность модели. Эффективная реализация часто опирается на структуры данных вроде KD-деревьев или деревьев Болла, чтобы ускорить поиск соседей, особенно при работе с большими наборами данных.

Выбор значения 'K'

Выбор оптимального значения 'K' очень важен. Малое значение K (например, K=1) делает модель очень чувствительной к шуму и выбросам в данных, что потенциально может привести к переподгонке, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо - на невидимых. И наоборот, большое значение 'K' может слишком сгладить границы принятия решений, делая модель менее чувствительной к локальным закономерностям и потенциально приводя к недоподгонке и большим вычислительным затратам при прогнозировании. Такие техники, как кросс-валидация (см. руководство по кросс-валидации в Scikit-learn), часто используются для поиска подходящего значения 'K', которое уравновешивает компромисс между смещением и дисперсией. Библиотека Scikit-learn предоставляет инструменты для реализации KNN и выполнения поиска гиперпараметров, а общие советы ты можешь найти в Ultralytics Hyperparameter Tuning Guide.

Применение KNN

Простота KNN позволяет использовать ее в различных приложениях, особенно там, где важна интерпретируемость:

• Рекомендательные системы: KNN может определять пользователей со схожими вкусами на основе прошлого поведения, чтобы рекомендовать товары, что в принципе похоже на методы, используемые такими платформами, как Netflix, для своей рекомендательной системы.
• Базовая классификация изображений: Его можно использовать для решения простых задач классификации изображений, например, для распознавания рукописных цифр из наборов данных вроде MNIST dataset.
• Обнаружение аномалий: Выявление необычных точек данных, которые удалены от своих соседей, полезно в таких областях, как сетевая безопасность(OWASP Anomaly Detection Project).
• Здравоохранение: Классификация пациентов на основе признаков для прогнозирования исходов или диагностики заболеваний, что способствует развитию ИИ в здравоохранении (см. коллекцию Nature Medicine AI in Health and Medicine).

Преимущества и недостатки KNN

KNN предлагает несколько преимуществ, но также имеет и ограничения:

Преимущества:

• Простота и интерпретируемость: Легко понять и объяснить логику предсказания на основе соседей.
• Отсутствие явной фазы обучения: Быстро адаптируется к новым данным, так как не нужно переобучать модель, достаточно просто добавить точки данных.
• Гибкость: Естественно, справляется с многоклассовой классификацией и может быть адаптирован для регрессии.

Недостатки:

• Вычислительные затраты на умозаключения: Прогнозирование может быть медленным для больших наборов данных, так как требует вычисления расстояний до всех точек обучения.
• Чувствительность к нерелевантным особенностям: Характеристики, которые не способствуют сходству, могут негативно повлиять на производительность.
• Проклятие размерности: Производительность ухудшается в высокоразмерных пространствах, так как расстояния становятся менее значимыми. Такие техники, как уменьшение размерности (например, PCA), могут помочь смягчить эту проблему.
• Необходимость масштабирования характеристик: Признаки с большим диапазоном могут доминировать в расчетах расстояния, что приводит к необходимости масштабирования признаков.
• Требуется оптимальный выбор "K: Производительность сильно зависит от выбора правильного значения K.

KNN против родственных понятий

Важно отличать KNN от других алгоритмов:

• Кластеризация по методу K-Means: K-Means - это алгоритм обучения без контроля, используемый для группировки данных в K кластеров на основе сходства. KNN - алгоритм контролируемого обучения, используемый для классификации или регрессии на основе меченых соседей.
• Машина опорных векторов (SVM): SVM - это алгоритм с супервизией, который находит оптимальную гиперплоскость для разделения классов. KNN классифицирует на основе локального сходства соседей, тогда как SVM ищет глобальную оптимальную границу. Узнай больше на странице Scikit-learn SVM.
• Деревья решений: Деревья решений классифицируют данные, обучаясь набору иерархических правил, создавая древовидную структуру. KNN использует сходство на основе расстояния, а Decision Trees - разбиение на основе признаков. Подробности смотри на странице Scikit-learn Decision Trees.

Хотя KNN ценен для решения определенных задач и понимания фундаментальных концепций ML, в сложных проблемах, таких как обнаружение объектов в реальном времени, часто используются более продвинутые модели, такие как Ultralytics YOLOкоторые обеспечивают превосходную скорость и производительность, особенно на масштабных наборах данных компьютерного зрения. Ты можешь обучать и разворачивать такие модели с помощью платформ вроде Ultralytics HUB.