Как работает модель KNN

KNN (k-nearest neighbors) — алгоритм классификации и регрессии, основанный на поиске k ближайших точек в обучающей выборке. Работает в 3 этапа:

1. Вычисление расстояний (обычно Евклидово, но можно Manhattan, Cosine и др.)
2. Выбор k соседей с минимальными расстояниями
3. Голосование (для классификации) или усреднение (для регрессии)

Пример классификации в sklearn:

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Нюансы:

• Чувствителен к масштабу признаков (нужна нормализация)
• Не требует обучения, но предсказание медленное для больших данных
• Выбор k через кросс-валидацию (малое k → переобучение, большое → недообучение)