KNN的k该如何选择
- K值较小,则模型复杂度较高,容易发生过拟合,学习的估计误差会增大,预测结果对近邻的实例点非常敏感。
- K值较大可以减少学习的估计误差,但是学习的近似误差会增大,与输入实例较远的训练实例也会对预测起作用,使预测发生错误,k值增大模型的复杂度会下降。
- 在应用中,k值一般取一个比较小的值,通常采用交叉验证法来来选取最优的K值。
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