顾名思义,欠拟合意味着模型不适合,或者换句话说,无法准确预测数据。过拟合或欠拟合都取决于选择的“K”值。在大型数据集的情况下选择较小的“K”值会增加过拟合的机会,反之太大的“K”值就会导致欠拟合。
由此可知,过拟合模型会过于具体,第数值的变化更加敏感;欠拟合模型则过于通用,在训练效果上表现不佳。
KNN算法又名K最近邻算法是一种监督学习技术,常用于分类,有时也用于回归。其思想是通过发现新观测结果与现有数据之间的相似来对新观测结果进行分类。
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