Milliy universiteti amaliy matematika va intellektual texnologiyalar

KNeighborsRegressor
 asosida o'rganishni amalga oshiradi k har 
bir so'rov punktining eng yaqin qo'shnilari, qaerda k foydalanuvchi 
tomonidan belgilangan butun son 
qiymati. 
RadiusNeighborsRegressor
 belgilangan radiusda qo'shnilar 
asosida o'rganishni amalga oshiradi r so'rov nuqtasining, 
qaerda r foydalanuvchi tomonidan belgilangan suzuvchi nuqta qiymati. 
Eng yaqin qo'shnilarning asosiy regressiyasi bir xil og'irliklardan 
foydalanadi: ya'ni mahalliy mahalladagi har bir nuqta so'rov nuqtasini 
tasniflashga bir xil hissa qo'shadi. Ba'zi hollarda, og'irlik nuqtalari uchun 
foydali bo'lishi mumkin, shunda yaqin atrofdagi nuqtalar regressiyaga uzoq 
nuqtalarga qaraganda ko'proq hissa qo'shadi. Bu orqali amalga oshirilishi 
mumkin 
weights
kalit so'z. Andoza qiymat, 
weights = 'uniform'
, barcha 
nuqtalarga teng og'irliklarni belgilaydi. 
weights = 'distance'
so'rovlar 
nuqtadan masofa teskari proportsional og'irliklari soladi. Shu bilan bir 
qatorda, masofaning foydalanuvchi tomonidan belgilangan funktsiyasini 
etkazib berish mumkin, bu og'irliklarni hisoblash uchun ishlatiladi. 

---

Regressiya uchun ko'p chiqadigan eng yaqin qo'shnilardan foydalanish namoyish 
etiladi 
Ko'p chiqish taxminchilari bilan yuzni tugatish
. Ushbu misolda kirishlar 
X yuzlarning yuqori yarmining piksellari va chiqishlar Y bu yuzlarning pastki 
yarmining piksellari. 

---

Eng Yaqin Qo'shni Algoritmlar 
Eng yaqin qo'shnilarni tezkor hisoblash-bu faol tadqiqot yo'nalishi mashinada 
o'rganish. Qo'shnilarni qidirishni eng sodda amalga oshirish ma'lumotlar 
to'plamidagi barcha juft nuqtalar orasidagi masofani qo'pol ravishda hisoblashni 
o'z ichiga oladi: uchun 
N
namunalar 
D
olchamlari, bu yondashuv tarozi 
sifatida 
O[DN2]
. Samarali qo'pol qo'shnilarni qidirish kichik ma'lumotlar 
namunalari uchun juda raqobatbardosh bo'lishi mumkin. Biroq, namunalar soni 
sifatida 
N
o'sadi, qo'pol kuch bilan yondashish tezda imkonsiz bo'lib 
qoladi. Ichidagi sinflarda 
sklearn.neighbors
qo'pol kuch bilan qo'shnilarni 
qidirish kalit so'z yordamida aniqlanadi 
algorithm = 'brute'
va mavjud tartib-
qoidalar yordamida hisoblab 
sklearn.metrics.pairwise
chiqiladi .