自分用のメモなのでシンプルで分かりずらいかもしれません 1.特徴量と目標値について(FeatureとTarget) 例:)住宅価格の予測モデル 家の特徴=特徴量:面積,部屋の数,立地 ↓モデルによって予測する。 家の価格=目標値 2.データポイントと特徴量 例:)医療データのデータセット データポイント→一人の患者 特徴量:)年齢、血圧、症状の重症度、性別、コルステロール値 一つのデータセットに対して特徴量は複数存在する 3.k-最近傍法の点数と分析難易度 最近傍点が少ない→訓練データに近くなる =>データが複雑で分類が困難 最近傍点が多い→なめらかで単純 =>データが単純であるから分類が簡単…