Block 2 Beispiel 1

[EnriqueS]

hallo,

ich habe eine frage bezüglich dieses kNN classifiers..

ich hab das skriptum immer noch nicht bekommen & in der VO hab ich das nur nebenbei mitbekommen :engel:

kann mir wer sagen ob mein alg. im prinzip richtig läuft?

ich nehm das trainigsset i1 und das zu bestimmende set i2 & gehe jede beobachtung aus i2 durch.
für meine aktuelle beobachtung aus i2 berechne ich den euklidischen abstand zu allen beobachtungen in i1.
dann nehm ich mir k beobachtungen aus i1 mit den kleinsten distanzen & schau mir an in welchen klassen die liegen.
die klasse die dort am häufigsten vorkommt wird meiner aktuellen beobachtung aus i2 zugeordnet.

(natürlich kann man die 2 sets auch vertauschen..)

ich hoff dass das so halbwegs passt oder hab ich die idee nicht richtig verstanden?

welchen klassifizierungsfehler bekommt ihr? ich komm auf bis 4 % herunter

was kommt raus wenn man verschiedene variablen weglasst? ich hab das beste ergebnis nur mit den spalten 3 & 4

habt ihr die daten davor skaliert oder nehmt ihr sie so wie sie sind?

lg, EnriqueS

[moaxl]

also algorithmus stimmt auf jeden fall so
fehler komm ich auch auf sowas hin, variablen weggelassen hab ich nicht und skaliert hab ich die daten auch vorher nicht.
scheint jedenfalls korrekt so zu sein

mfg manni