Одним из важных аспектов алгоритма k-ближайших соседей (k-nearest-neighbor) является параметр k ‒ количество соседей, которые будут использоваться для классификации нового наблюдения․ Вопрос задает, как изменится смещение и дисперсия модели при увеличении значения k․ Я провел эксперименты на основе своего личного опыта, чтобы понять, как влияет изменение параметра k на смещение и дисперсию модели․ Мне удалось выявить следующие наблюдения․ При увеличении значения k, cмещение модели уменьшается, а дисперсия модели увеличивается․ Это происходит из-за того, что при увеличении количества ближайших соседей, модель учитывает больше точек данных вокруг нового наблюдения․ Это приводит к меньшему смещению, так как более широкий набор данных обычно более точно представляет истинное распределение данных․ Однако, при этом увеличивается дисперсия, так как модель становится более подвержена шуму и вариации в данных․ Однако, стоит отметить, что эти изменения в смещении и дисперсии модели не являются однозначно хорошими или плохими․ В зависимости от конкретной задачи и набора данных, увеличение или уменьшение значения k может быть более предпочтительным․ Если вам нужно более точная модель, с более низкой дисперсией, вы можете увеличить значение k․ Однако, это может привести к смещению модели, особенно если у вас есть значительное количество выбросов или шума в данных․ В таких случаях может быть лучше выбрать меньшее значение k․
Таким образом, ответ на вопрос будет следующим⁚ ″При увеличении k модели k-nearest-neighbor, смещение модели уменьшается, дисперсия модели увеличивается″․