KAN在回归预测问题上表现怎么样?
2024-11-26 阅读 12
K-最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法在回归预测问题上通常表现得不错。KNN算法是一种基于实例的学习方法，它通过计算待预测样本与训练集中的样本之间的距离来进行预测。在回归问题中，KNN算法可以根据最近邻居样本的标签值来预测待预测样本的输出值。KNN算法简单易懂，且不需要训练过程，因此在一些简单的回归预测问题上表现良好。然而，在处理大规模数据集或特征空间复杂的情况下，KNN算法的计算开销较大，且对数据的噪声和异常值比较敏感，可能会影响其预测性能。因此，在选择算法时，需要根据具体问题的特点和数据集的规模来综合考虑。
更新于 2024年11月26日
