KNN的离散和连续超参数是什么？

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它基于实例之间的相似性度量，通过找到最近邻的K个样本来进行预测。

KNN算法有两个重要的超参数，分别是离散超参数和连续超参数。

1. 离散超参数：
   • K值：KNN算法中的K值代表着选择最近邻样本的数量。较小的K值会使模型更加敏感，容易受到噪声的影响，可能导致过拟合；而较大的K值会使模型更加稳定，但可能会忽略掉一些局部特征。选择合适的K值需要根据具体问题和数据集进行调优。
   • 距离度量方法：KNN算法中常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。不同的距离度量方法适用于不同类型的数据，选择合适的距离度量方法可以提高模型的准确性。

• 连续超参数：
  • 权重函数：KNN算法中的权重函数用于对最近邻样本进行加权。常用的权重函数有简单平均法和距离加权法。简单平均法对所有最近邻样本赋予相同的权重，而距离加权法会根据距离的远近给予不同的权重。选择合适的权重函数可以提高模型的预测准确性。

KNN算法的离散和连续超参数的选择对于模型的性能和准确性至关重要。在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来选择最优的超参数组合。

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