Samenvatting Week 4

Key Points

• KNN: Classificeert op basis van de k dichtstbijzijnde datapunten ("meeste stemmen").
• Euclidische afstand: Rechte lijn afstand. Manhattan: langs de assen.
• Accuracy: % correct voorspeld. Kan misleidend zijn bij ongebalanceerde data.
• Confusion Matrix: Toont verdeling van correcte/incorrecte voorspellingen.
• KNN als OOP: Class met attributen (k, trainingsdata) en methoden (fit, predict).
• Toets 1: 20% eindcijfer, 45 min, LU 1 & 2.