K近邻数值预测是利用一个样本的K个最相似的邻居的目标属性的取值来进行预测。
A、正确;
B、错误
发布时间：2025-05-08 18:35:48
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：正确
相关试题
- 1.K近邻数值预测是利用一个样本的K个最相似的邻居的目标属性的取值来进行预测。
- 2.K近邻方法的核心思想是对一个预测样本A，从训练数据集中找到与其最相似的k个样本，利用这个k个样本的类别来决策该样本A的类别。
- 3.K近邻算法的工作阶段，对于给定的一个待测样本，基于某种近邻索引方法找出训练样本集中与其最靠近的K个样本，基于这K个训练样本的先验概率来预测待测样本的类标记。
- 4.KNN分类的时候，对新的样本，根据其k个最近邻的训练样本的类别，通过多数表决等方式进行预测。
- 5.最近邻算法选择k个近邻时，k一般大于1。（ ）
- 6.以下关于K-近邻算法描述不正确的是（ ）A.K-近邻算法是一种监督学习算法B.K-近邻是一种“近朱者赤，近墨者黑”的算法C.为了保证算法的准确性，k-近邻的k值越大越好D.K-近邻算法中的K值的取值影响着预测的结果
- 7.K最近邻算法的基本思想是“近朱者赤、近墨者黑”。（ ）
- 8.在k近邻法中，通常采用##来选取最优的k值。
- 9.k-项集是指（）。A.包含k个记录的集合B.包含k种取值的元素C.包含k个元素的集合D.包含k种取值的记录
- 10.所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的 K个实例(也就是上面所说的K个邻居)，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。
