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KNN算法的缺点包括以下几点?
KNN算法的缺点包括以下几点?
A.可解释性差,无法给出决策树那样的规则
B.对训练数据依赖度特别大,当样本不平衡的时候,对少数类的预测准确率低
C.对异常值敏感
D.计算复杂性高;空间复杂性高,尤其是特征数非常多的时候
正确答案:可解释性差,无法给出决策树那样的规则;对训练数据依赖度特别大,当样本不平衡的时候,对少数类的预测准确率低;计算复杂性高;空间复杂性高,尤其是特征数非常多的时候
标签:
机器学习
依赖度
解释性
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闵可夫斯基距离中的p取1或2时的闵氏距离是最为常用的,以下哪项是正确的:()。
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两个向量的余弦相似度越接近1,说明两者越相似。