Canvas 如何从K近邻回归中得到结果
我想知道确定回归数值类的5个属性的最佳优化。K近邻回归是最好的回归方法，但如何基于此回归方法获得可靠的结果（如属性最佳值的数值结果） 根据您使用的软件类型，有几种方法可以做到这一点。您可能希望首先确定K-NN回归是否确实是满足您需求的最佳算法，假设您没有过度拟合，等等。某些类型的主成分分析（PCA）或其他分析可能会首先给出属性优先级的感觉 在Weka中，可以通过在IBk学习器中嵌入（包装）LinearnSearch方法来实现这一点。实际上，您允许该算法通过重复的、保持一次的交叉验证过程来优化邻居的数量。有关如何执行此操作的说明位于：Canvas 如何从K近邻回归中得到结果,canvas,data-mining,orange,Canvas,Data Mining,Orange,我想知道确定回归数值类的5个属性的最佳优化。K近邻回归是最好的回归方法，但如何基于此回归方法获得可靠的结果（如属性最佳值的数值结果） 根据您使用的软件类型，有几种方法可以做到这一点。您可能希望首先确定K-NN回归是否确实是满足您需求的最佳算法，假设您没有过度拟合，等等。某些类型的主成分分析（PCA）或其他分析可能会首先给出属性优先级的感觉 在Weka中，可以通过在IBk学习器中嵌入（包装）LinearnSearch方法来实现这一点。实际上，您允许该算法通过重复的、保持一次的交叉验证过程来优化邻居
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