KNN(K-Nearest Neighbors)是一种常见的机器学习算法,它可以用于分类和回归问题。在KNN中,给定一个未标记的数据点,算法会寻找与该数据点最接近的K个已标记数据点,然后根据这K个数据点的标签进行预测。
交叉验证函数是一种评估机器学习模型性能的方法。它通过将训练数据集划分为K个子集(称为折叠),然后使用其中的K-1个子集作为训练集,剩下的一个子集作为验证集来训练和评估模型。重复这个过程K次,每次选择不同的验证集,最后将K次的评估结果取平均值作为模型的性能指标。
交叉验证函数的KNN主要包括以下步骤:
交叉验证函数的KNN算法在以下情况下适用:
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