关于使用KNN解决回归问题的疑问

Question

老师好，KNN用来解决分类问题，当weights = 'uniform’的时候，采取多数服从少数的方式，来进行分类。

那请问，KNN用来解决回归问题，当weights = 'uniform’的时候，采取的多数服从少数 的类别点的平均值，来进行回归的吗？

Answer 1

liuyubobobo 2019-09-25 13:03:01

uniform 的平均就是绝对的平均；

weight 的平均是加权平均。

继续加油！：）

• 提问者 lemonlxn #1

  我这么理解是否有误：A类别有3个，距离分别为 1 2 3 ，B类别有1个，距离为4。当为uniform 的时候，预测的距离为 (1+2+3+4)/ 4 = 2.5 ？当为distance 的时候，预测的距离该为多少呢？

• liuyubobobo 回复 提问者 lemonlxn #2

  不对，你说的这个还是分类问题。对于回归问题，没有AB类别。距离即为权值，每个样本有一个y，是我们要求平均的“对象”。

• 提问者 lemonlxn 回复 liuyubobobo #3

  好的，那这样理解吧。k=3，最近的样本标签值分别为y1 y2 y3 ，当为uniform 的时候，y_predict = (y1 + y2 + y3) / 3。那请问为distance 的时候，预测的距离该为多少呢？

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