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對於KNN模型,K的值是否與其容量/複雜度成反比?如何根據損失VS容量圖確定曲線是訓練曲線還是驗證曲線?謝謝! ML新手在這裏。什麼決定了機器學習模型的能力?
對於KNN模型,K的值是否與其容量/複雜度成反比?如何根據損失VS容量圖確定曲線是訓練曲線還是驗證曲線?謝謝! ML新手在這裏。什麼決定了機器學習模型的能力?
KNN中的K是一個超參數,它決定了來自'最近鄰居'的多少(K)票應該被認爲是對樣本進行預測。這個模型的能力是什麼意思?而且,K越大,模型越複雜。
謝謝!從我在互聯網上可以找到的信息來看,模型的容量與複雜度交替使用。 – theitpushover
棒極了!我很高興你有你的答案。 – pissall