Block 4 /Practical Application

[Katzi]

Hallo,
was für ein k nehmt ihr beim kNN classifier? Ich bekomme die kleinste Fehlerrate unter der Verwendung von allen Features bei einem k = 10. Allerdings sollte man ja keine geraden k verwenden.
Reicht es aus ein k, das unter der Verwendung von allen Features eine gute Fehlerrate liefert, zu wählen und dann die beste Featurekombination zu suchen? Oder sollen wir alle möglichen Featurekombinationen mit allen möglichen k ausprobieren und dann das beste raussuchen? Das ist dann aber ein bischen sehr aufwendig!

[fren]

ich nehme mal an es reicht wenn wir uns (begründet) für ein fixes k entscheiden und dies dann weiterverwenden, so machen wirs. es ist imho nicht sinnvoll in einer ausarbeitung an allen parametern gleichzeitig zu drehen, das ist nur unübersichtlich und wird einfach zu viel information.

unser optimales k liegt übrigens bei 9, die geraden schneiden auch alle wesentlich schlechter ab.

[fren]

wieviel aufwand sollen wir eigentlich in die auswahl der features stecken, bzw welche methoden können wir da verwenden?

[fren]

sorry, wir kommen jetzt auch auf k=10, hatten noch einen fehler. tut mir echt leid dich da auf eine falsche fährte gelockt zu haben :( hoff das hat keine probleme gemacht