Fugu-MT 論文翻訳(概要): Metric Effects based on Fluctuations in values of k in Nearest Neighbor Regressor

論文の概要: Metric Effects based on Fluctuations in values of k in Nearest Neighbor Regressor

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11540v1
Date: Wed, 24 Aug 2022 13:38:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-25 13:11:40.368291
Title: Metric Effects based on Fluctuations in values of k in Nearest Neighbor Regressor
Title（参考訳）: 近傍回帰器におけるk値のゆらぎに基づく計量効果
Authors: Abhishek Gupta, Raunak Joshi, Nandan Kanvinde, Pinky Gerela, Ronald Melwin Laban
Abstract要約: 本稿では,距離ベース回帰モデルに関する非常に微妙な点を対象とする。距離ベースモデルはK-Nearest Neighbors Regressorであり、教師付き非パラメトリック法である。私たちが使用しているメトリクスは、Root Mean Squared ErrorとR-Squared Goodness of Fitです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.719418335747252
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Regression branch of Machine Learning purely focuses on prediction of continuous values. The supervised learning branch has many regression based methods with parametric and non-parametric learning models. In this paper we aim to target a very subtle point related to distance based regression model. The distance based model used is K-Nearest Neighbors Regressor which is a supervised non-parametric method. The point that we want to prove is the effect of k parameter of the model and its fluctuations affecting the metrics. The metrics that we use are Root Mean Squared Error and R-Squared Goodness of Fit with their visual representation of values with respect to k values.
Abstract（参考訳）: 機械学習の回帰部門は、純粋に継続的価値の予測に焦点を当てている。教師付き学習部はパラメトリックおよび非パラメトリック学習モデルを用いた回帰に基づく多くの手法を有する。本稿では,距離ベース回帰モデルに関する非常に微妙な点を対象とする。距離ベースモデルはK-Nearest Neighbors Regressorであり、教師付き非パラメトリック法である。私たちが証明したい点は、モデルのkパラメータと、メトリクスに影響を与えるその変動の影響です。私たちが使用するメトリクスは、根平均二乗誤差と、k値に対する値の視覚的表現に適合するr-二乗性です。

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