Algoritma k-nearest neighbors (KNN) adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini bekerja dengan cara mencari k data pelatihan yang paling mirip dengan data uji, dan kemudian menggunakan kelas mayoritas dari k data pelatihan tersebut untuk memprediksi kelas data uji.
Berikut adalah beberapa keyword silo dari apa itu algoritma KNN:
KNN adalah algoritma machine learning yang berarti bahwa algoritma ini dapat belajar dari data dan meningkatkan akurasi prediksinya seiring dengan bertambahnya jumlah data.
KNN dapat digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Klasifikasi adalah proses memprediksi kelas atau kategori dari suatu data. Regresi adalah proses memprediksi nilai kontinu dari suatu data.
KNN pertama-tama akan mencari k data pelatihan yang paling mirip dengan data uji. Kemiripan antar data dapat diukur dengan menggunakan berbagai metode, seperti jarak euclidean, jarak manhattan, atau jarak mahalanobis.
Setelah k data pelatihan yang paling mirip ditemukan, KNN akan menggunakan kelas mayoritas dari k data pelatihan tersebut untuk memprediksi kelas data uji.
KNN dapat digunakan untuk berbagai macam tugas, termasuk:
Kelebihan KNN adalah:
Kekurangan KNN adalah:
KNN adalah algoritma machine learning yang kuat dan serbaguna yang dapat digunakan untuk berbagai macam tugas. KNN mudah digunakan dan dipahami, tetapi dapat menjadi lambat untuk data yang besar dan sensitif terhadap outlier.
Apa Itu Algoritma Knn dalam video berikut
0 Komentar