K-Nearest Neighbors Ensemble
K-Nearest Neighbors Ensemble (KNN Ensemble) combina molteplici modelli KNN — ciascuno addestrato con un diverso valore di k, metrica di distanza, sottoinsieme di feature o bootstrap dei dati — e aggrega le loro predizioni tramite voto di maggioranza (classificazione) o media (regressione). L'approccio riduce l'elevata varianza intrinseca di un singolo modello KNN e produce predizioni più stabili e accurate su dati tabulari.
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Fonti
- Domeniconi, C., & Yan, B. (2004). Nearest neighbor ensemble. In Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Vol. 1, pp. 228–231. IEEE. DOI: 10.1109/ICPR.2004.1334065 ↗
- Zhou, Z.-H. (2012). Ensemble Methods: Foundations and Algorithms. Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1-4398-3003-1
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble K-Nearest Neighbors (Aggregated KNN). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/ensemble-k-nearest-neighbors
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