2. Pythonで綴る多変量解析 8-3. k近傍法 [交差検証] - Qiita

k近傍法における２種類の重み関数uniformとdistanceの違いについて、前回は視覚的にとらえました。 各点を距離の逆数で重みづけするdistanceは過学習を引き起こしやすく、全点を等しく重みづけするuniformの方がモデルとしての汎可性に優れていました。 改めて**交差検証（クロスバリデーション）**を行ない、具体的な数値として確認します。 import numpy as np import pandas as pd # sklearn系のライブラリ類 from sklearn import datasets # データセット from sklearn.model_selection import train_test_split # データ分割 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 分類モデル from sk