論文の概要: PL-$k$NN: A Parameterless Nearest Neighbors Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12647v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 12:52:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 16:59:16.510316
• Title: PL-$k$NN: A Parameterless Nearest Neighbors Classifier
• Title（参考訳）: PL-$k$NN:パラメータレスに近い近隣の分類器
• Authors: Danilo Samuel Jodas, Leandro Aparecido Passos, Ahsan Adeel, Jo\~ao Paulo Papa
• Abstract要約: k$-Nearest Neighborsは、多くの問題で使われている最も効果的で簡単なモデルの1つである。 本稿では、$k$の値を定義する必要性を回避した$k$-Nearest Neighbors分類器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24499092754102875
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Demands for minimum parameter setup in machine learning models are desirable to avoid time-consuming optimization processes. The $k$-Nearest Neighbors is one of the most effective and straightforward models employed in numerous problems. Despite its well-known performance, it requires the value of $k$ for specific data distribution, thus demanding expensive computational efforts. This paper proposes a $k$-Nearest Neighbors classifier that bypasses the need to define the value of $k$. The model computes the $k$ value adaptively considering the data distribution of the training set. We compared the proposed model against the standard $k$-Nearest Neighbors classifier and two parameterless versions from the literature. Experiments over 11 public datasets confirm the robustness of the proposed approach, for the obtained results were similar or even better than its counterpart versions.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルにおける最小パラメータ設定の要求は、時間を要する最適化プロセスを避けるために望ましい。 k$-Nearest Neighborsは、多くの問題で最も効果的で簡単なモデルの1つである。 その性能はよく知られているが、特定のデータ分散に対してk$の値が必要であり、高価な計算作業を必要とする。 本稿では、$k$の値を定義する必要性を回避した$k$-Nearest Neighbors分類器を提案する。 モデルは、トレーニングセットのデータ分布を考慮して、$k$値を適応的に計算する。 提案モデルを標準の$k$-nearest neighbors分類器と2つのパラメータなしバージョンと比較した。 11の公開データセットを対象とした実験では,提案手法の堅牢性を確認した。

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