【8分で分かる】k近傍法(k-nn)について解説！使いやすい簡単なアルゴリズムが魅力！

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この動画では、k近傍法という手法について見ていきます！
k-nearest-neighborという名前からk-nnと呼ばれることも多いです。
機械学習領域の分類手法として直感的に非常に分かりやすく、使いやすい手法なんです！
ぜひ理解して使えるようになっておきましょう！
この動画では、そんなk近傍法に関して3つのパートに分けて解説していきます。
１．k近傍法の仕組み
２．k近傍法を使う場面
３．k近傍法のアルゴリズムを使った手法
【視聴ガイド】
00:58 k近傍法の仕組み
03:14 k近傍法を使う場面
04:21 k近傍法のアルゴリズムを使った手法
【この動画で覚えて帰って欲しいコト】
・k近傍法はアルゴリズムが非常に分かりやすい分類手法
・初期モデル構築や他の機械学習手法とのアンサンブルに使われる
・不均衡データを解消するSMOTEという手法にもk近傍法のアルゴリズムが用いられている
サイトの方でもっと踏み込んだ説明やプログラミング実装をおこなっています。URLを記載しておくのでぜひのぞいてみてください！
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[@aiby8596]

【視聴ガイド】 00:58 k近傍法の仕組み 03:14 k近傍法を使う場面 04:21 k近傍法のアルゴリズムを使った手法

[@wakonokyoken]

かなり分かりやすいです。

[@apexfps1987]

概観がつかめました。感謝。

[@かもしか-o2w]

愚かな質問ですが、K近傍法をつかうときも、交差検証は必要でしょうか？

[@aiby8596]

はい！

[@ヒカル-x1i]

教えてください。kは近くのデータのクラス数という説明後のk=3、k=5の例が分かりませんでした。データ数ですか？

[@aiby8596]

はい、近くのデータ数です。

[@ヒカル-x1i]

ありがとうございます！