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Übung Nearest Neighbor II - Lösung

Modul 3: Klassische ML Algorithmen I
Kapitel 1: Nearest Neighbor
Bearbeitungszeit: ca. 15 min

Lösungsweg:

In der Folgenden Tabelle sehen Sie die errechneten Werte. Erneut sind die Werte für den k-Wert von 3 in grün hinterlegt. Zusätzlich ist der 4 nächste Nachbar in Gelb und der 5 nächste Nachbar in Orange hinterlegt. In dem Diagramm sind die Tage 16, 17 & 18 als schwarze Punkte hinterlegt. Aus Gründen der Übersichtlichkeit haben wir hier darauf verzichtet, die „Nearest-Neighbors“ einzukreisen.

In der Folgenden Tabelle sind die jeweiligen Ergebnisse aufgelistet.

Man kann erkennen, dass bei Tag 17 und einem k-Wert von 4 keine Prognose erkennbar ist. Zwei der „Nearest-Neighbors“ ergeben ein „Ja“ und die nächsten beiden „Nearest-Neighbors“ ergeben ein „Nein“. Daraus kann man sich ableiten, dass es sich empfiehlt eine ungerade Zahl für den k-Wert zu nehmen. Des Weiteren kann man an Tag 17 erkennen wie sich ein steigender k-Wert auf die Prognose auswirken kann. Überwiegten bei dem k-Wert von 3 noch das Ergebnis „Nein“, so überwiegt bei dem k-Wert von 5 das Ergebnis „Ja“

Hier findet ihr die Excel-Tabelle mit den Lösungen: 

Hier geht's zum Download

[1] Trainingsparameter: Technische Universität Darmstadt - Maschinelles Lernen: Symbolische Ansätze WS 13/14 Übungsblatt 7