Грокаем а Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих

джей-си :
4
ДЖОЗЕФ ".	4
ХАНС :	5-
крис :	3

Если вычислить среднее арифметическое их оценок, вы получите 4,2. Такой метод прогнозирования называется регрессией. У алгоритма к ближайших соседей есть два основных применения: классификация и регрессия:

• 
  классификация = распределение по категориям;
  
• 
  регресия = прогнозирование ответа (в числовом выражении).
  

Регрессия чрезвычайно полезна. Представьте, что вы открыли маленькую булочную в Беркли и каждый день выпекаете свежий хлеб. Вы пытаетесь предсказать, сколько буханок следует испечь на сегодня. Есть несколько признаков:

• 
  п
  огода по шкале от 1 до 5 (1 = плохая, 5 = от­личная);
  
• 
  праздник или выходной? (1, если сегодня праздник или выходной, 0 в противном слу­чае);
  
• 
  проходят ли сегодня спортивные игры? (1 = да, 0 = нет).
  

И вы знаете, сколько буханок хлеба было продано в прошлом при разных сочетаниях признаков.
EJ(s,i ШАЛ) • “g
|^[0 Л» '_БУ^_0К [5^(4. 0 1) _а 200
^U"^JV ’ ' ' БУХАНОК
= 5S6
БУХАНОК ^Х БУХАНОК
Сегодня выходной и хорошая погода. Сколько буханок вы продадите на основании только что приведенных данных? Используем алгоритм k бли­жайших соседей для k = 4. Сначала определим четырех ближайших соседей для этой точки.
Ниже перечислены расстояния. Точки А, В, D и Е являются ближайшими.