Класифікація за найближчим сусідом
Ковер і Гарт довели, що правило «як у найближчого прикладу» помиляється щонайбільше вдвічі частіше за найкращий можливий класифікатор.
Чому це важливо
Метод без жодного навчання отримав доведену межу якості — орієнтир, з яким відтоді порівнюють складніші моделі.
Правило не має етапу навчання: воно зберігає всі приклади і відповідає за найближчим. Стаття показує, що при нескінченній вибірці помилка не перевищує подвоєної байєсівської. Ця межа зробила найближчого сусіда обов'язковою базовою лінією і лишається аргументом на користь простих методів.