Постоянно получать различные предсказания для небольшого набора данных при использовании Knn (к = 2) в R

Question

Рассмотрит эту регрессионную проблему со следующим обучающим:

Я хочу, чтобы предсказать 2-ближайший сосед предсказание для каждого объекта - однако я постоянно получаю разные предсказания каждый раз, когда я вызываю функцию knn. Если это так? Вот код, я использую:

library(class) 
test <- train <- matrix(c(-1, 0, 2, 3),,1) 
cl <- c(0, 1, 2, 1) 
knn(train, test, cl, k=2) 

Выход:

> knn(train, test, cl, k=2) 
[1] 1 1 2 2 
Levels: 0 1 2 
> knn(train, test, cl, k=2) 
[1] 0 0 1 2 
Levels: 0 1 2 
> knn(train, test, cl, k=2) 
[1] 1 1 1 2 
Levels: 0 1 2 
> knn(train, test, cl, k=2) 
[1] 0 0 1 2 
Levels: 0 1 2 

бы реально оценить какие-либо разъяснения.

Answer 1

Несмотря на то, что код не работает, я предполагаю, что есть галстук, и в этом случае он случайным образом выбирает, поэтому вы видите разные результаты при каждом использовании. Выбор k = 3 в этом случае остановит все связи и даст вам один и тот же ответ каждый раз.

Answer 2

В knn связи сломаны наугад и, как у вас есть, вы всегда будете иметь ровно одно правильное (точное совпадение) и одну неправильную метку (ближайшее совпадение) при голосовании, и таким образом результат всегда будет случайным выбором между фактической меткой и неправильной.

Вы можете увидеть это эмпирически, проведя эксперимент много раз и глядя на результаты - каждая строка будет иметь ровно два разных результата примерно в той же пропорции.