回答編集履歴
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補足追記
answer
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@@ -5,6 +5,6 @@
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[ウィキペディア-k近傍法](https://ja.wikipedia.org/wiki/K%E8%BF%91%E5%82%8D%E6%B3%95)
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「k = 1 のときの k近傍法を、最近傍法と呼び、最も近傍にある訓練例のクラスを採用する。」
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なお、上記の話にk=1は本質的ではありません。k>1でも絶対距離にはあまり関係なく、近い順からk個の訓練データを選択して、その結果の多数決で正解を予測します。k近傍法では、kを決めた後は予測において、**距離の大小
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なお、上記の話にk=1は本質的ではありません。k>1でも絶対距離にはあまり関係なく、近い順からk個の訓練データを選択して、その結果の多数決で正解を予測します。k近傍法では、kを決めた後は予測において、**距離順番の大小は関係ありますが絶対距離の大小は関係ありません**。
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逆に、ドメイン知識から、「そうはいっても
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逆に、ドメイン知識から、「そうはいっても絶対距離の大小で判断が変わるのが正しい」と感じるのでしたら、k近傍法は適していない、ということです。他の手法を考えてみましょう。
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