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K-Nächste-Nachbar-Klassifikation für Empfehlungssysteme

Um die K-Nächste-Nachbar-Klassifikation zu erlernen, hast du dich zunächst mit einem anderen Beispiel beschäftigt. Nun wirst du dieses Wissen auf unser Projekt, die Entwicklung eines Empfehlungssystems, übertragen. Dazu müssen die vorliegenden Daten die passende Form haben. Die passende Form wurde in der Projektphase "Datenvorbereitung" erzeugt.

Zu Lernzwecken betrachten wir in diesem Projekt nur die K-Nächste-Nachbar-Klassifikation und die dafür vorbereiteten Daten. Wie du dem CRISP-DM Modell für Datenprojekte entnehmen kannst, finden die Phasen "Datenvorbereitung" und "Modellentwicklung" im Austausch statt (siehe Pfeil). Dies ist notwendig, da die Daten in Abhängigkeit des verwendeten Modells in eine andere Form gebracht werden müssen.

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5.1.3.3.1.3.3
inf-schule.de/ki/menueansicht/maschinelles_lernen_mit_python/data_science/projekt_empfehlungssysteme/modellentwicklung/knn_fuer_empfehlungssyssteme
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