Việc lựa chọn thuật toán học máy phù hợp là một quyết định quan trọng, phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và yêu cầu cụ thể của bài toán. KNN, với tính đơn giản và linh hoạt, thường là một điểm khởi đầu tuyệt vời cho người mới học. Tuy nhiên, những nhược điểm cố hữu của nó, đặc biệt là hiệu quả tính toán kém, nhạy cảm với nhiễu và “lời nguyền của chiều dữ liệu”, khiến nó ít lý tưởng hơn cho các tập dữ liệu lớn hoặc phức tạp.
Bảng 3: So sánh KNN với các thuật toán học máy phổ biến
| Thuật toán | Đặc điểm chính của KNN | Đặc điểm chính của Thuật toán so sánh | Khi nào nên sử dụng KNN so với Thuật toán này |
| KNN | Học lười, phi tham số, dựa trên khoảng cách, nhạy cảm với thang đo/chiều dữ liệu, tốn bộ nhớ, đơn giản. | N/A | Khi dataset nhỏ, cần sự đơn giản, không có giả định về phân phối dữ liệu. |
| Cây quyết định (Decision Trees) | Dựa trên khoảng cách, cần đặc trưng số, nhạy cảm thang đo/chiều dữ liệu. | Dựa trên quy tắc, có thể xử lý dữ liệu hỗn hợp (số & danh nghĩa), không nhạy cảm với thang đo, dễ bị quá khớp (cây đơn). | KNN: Khi cần tìm sự tương đồng cục bộ. DT: Khi cần quy tắc rõ ràng, dữ liệu hỗn hợp, hoặc không muốn tiền xử lý thang đo. |
| Máy vector hỗ trợ (SVM) | Dựa trên khoảng cách, tốn kém với dữ liệu lớn, hiệu quả hơn ở chiều thấp. | Tìm siêu phẳng tối ưu, có thể dùng kernel cho phi tuyến tính, hiệu quả ở chiều cao (với kernel phù hợp). | KNN: Dữ liệu ít phức tạp, chiều thấp, cần sự đơn giản. SVM: Dữ liệu phức tạp, không tách biệt tuyến tính, chiều cao. |
| Hồi quy Logistic (Logistic Regression) | Phi tham số, ranh giới quyết định phi tuyến tính, tốn kém tính toán. | Tham số, ranh giới quyết định tuyến tính, đầu ra xác suất, huấn luyện nhanh. | KNN: Dữ liệu có mối quan hệ phi tuyến, cần khả năng thích ứng. LR: Mối quan hệ tuyến tính, cần khả năng giải thích, tốc độ huấn luyện nhanh. |
| Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) | Đơn giản, dựa trên trường hợp, kém mở rộng với dữ liệu lớn/chiều cao, nhạy cảm nhiễu. | Ensemble (nhiều cây DT độc lập), giảm quá khớp/phương sai, xử lý tốt chiều cao, ít nhạy cảm ngoại lệ. | KNN: Dataset rất nhỏ, cần baseline nhanh. RF: Dataset lớn, chiều cao, cần hiệu suất cao, giảm quá khớp. |
| Gradient Boosting (XGBoost) | Đơn giản, dựa trên trường hợp, kém mở rộng với dữ liệu lớn/chiều cao, nhạy cảm nhiễu. | Ensemble (cây tuần tự), tối ưu hàm mất mát, hiệu suất cao, xử lý lớn/chiều cao hiệu quả. | KNN: Dataset rất nhỏ, đơn giản. XGBoost: Dataset phức tạp, lớn, cần hiệu suất tối đa, chống quá khớp. |
Bảng so sánh này rất quan trọng đối với một nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư học máy để đưa ra quyết định sáng suốt về việc lựa chọn thuật toán. Nó tóm tắt những đánh đổi cốt lõi và sự phù hợp của KNN so với các lựa chọn thay thế được sử dụng rộng rãi, cung cấp một hướng dẫn thực tế cho việc lựa chọn mô hình dựa trên các yêu cầu dự án và đặc điểm dữ liệu cụ thể. Bảng này trực tiếp trả lời câu hỏi “khi nào nên sử dụng” cho từng so sánh.
Tổng quan so sánh
Một chủ đề lặp đi lặp lại trong các so sánh là sự đánh đổi của KNN: sự đơn giản và tính linh hoạt phi tham số so với sự kém hiệu quả về tính toán và độ nhạy cảm với các đặc điểm dữ liệu (thang đo, chiều dữ liệu, nhiễu). Điều này cho thấy rằng KNN thường là một mô hình baseline mạnh mẽ hoặc một lựa chọn tốt cho các bài toán ngách cụ thể (ví dụ: tập dữ liệu nhỏ, khả năng giải thích, tìm kiếm sự tương đồng cục bộ) hơn là một giải pháp đa năng, hiệu suất cao cho các nhiệm vụ học máy phức tạp, quy mô lớn.
KNN so với Cây quyết định (Decision Trees)
KNN là một thuật toán dựa trên khoảng cách, trong khi Cây quyết định là thuật toán dựa trên quy tắc (rule-based). Sự khác biệt cơ bản trong cách chúng “học” có ý nghĩa quan trọng. KNN yêu cầu tất cả các đặc trưng phải là số để tính toán khoảng cách, trong khi Cây quyết định có thể xử lý cả đặc trưng số và danh nghĩa (categorical). KNN nhạy cảm với thang đo của các đặc trưng và hiệu suất của nó bị ảnh hưởng bởi không gian chiều cao, trong khi Cây quyết định ít bị ảnh hưởng bởi những yếu tố này hơn và không yêu cầu chuẩn hóa đặc trưng. Cây quyết định xây dựng một mô hình rõ ràng trước thời hạn, trong khi KNN không “học” một mô hình mà lưu trữ toàn bộ dữ liệu, làm cho nó tốn bộ nhớ hơn. Bản chất dựa trên quy tắc của Cây quyết định có nghĩa là chúng tạo ra các phân vùng trong không gian đặc trưng dựa trên ngưỡng, không phải khoảng cách, làm cho chúng không thay đổi theo thang đo đặc trưng và mạnh mẽ hơn với chiều dữ liệu.
KNN so với Máy vector hỗ trợ (SVM)
KNN dễ triển khai và hiểu nhưng trở nên chậm đáng kể khi kích thước dữ liệu tăng lên, trong khi SVM có thể ít nhạy cảm hơn với nhiễu hoặc quá huấn luyện. SVM thường được báo cáo là đạt kết quả tốt hơn các bộ phân loại khác, đặc biệt khi vấn đề không thể tách biệt tuyến tính (non-linearly separable) và có thể sử dụng các hàm kernel phi tuyến tính (như Radial Basis Function – RBF) để ánh xạ dữ liệu vào không gian chiều cao hơn, nơi nó có thể tách biệt tuyến tính. KNN có thể tạo ra một ranh giới quyết định rất phức tạp, được điều khiển trực tiếp bởi chính dữ liệu huấn luyện thô, trong khi SVM sử dụng một xấp xỉ tham số rất hạn chế của ranh giới quyết định. KNN thường hoạt động tốt hơn trong các tập dữ liệu có không gian chiều thấp, trong khi SVM hoạt động tốt hơn trong không gian chiều cao. Khả năng của SVM trong việc xử lý tính không tuyến tính thông qua các kernel và hiệu quả của nó trong các không gian chiều cao trực tiếp tương phản với các hạn chế của KNN trong các lĩnh vực này. Điều này cho thấy rằng đối với các bài toán phân loại phức tạp, không tuyến tính, đặc biệt với nhiều đặc trưng, SVM cung cấp một giải pháp mạnh mẽ và thường có hiệu suất cao hơn so với KNN, vốn gặp khó khăn với “lời nguyền của chiều dữ liệu.”
KNN so với Hồi quy Logistic (Logistic Regression)
KNN là thuật toán phi tham số, trong khi Hồi quy Logistic là thuật toán tham số. Hồi quy Logistic giả định mối quan hệ tuyến tính giữa các đặc trưng và log-odds của biến phụ thuộc, tạo ra một siêu phẳng tuyến tính để phân tách các lớp. Ngược lại, KNN không đưa ra giả định nào về phân phối dữ liệu cơ bản và có ranh giới quyết định phi tuyến tính. Hồi quy Logistic có thời gian huấn luyện nhanh hơn, đặc biệt đối với các tập dữ liệu lớn, trong khi KNN tốn kém về mặt tính toán khi kích thước tập dữ liệu tăng. Hồi quy Logistic có thể nhạy cảm với ngoại lệ, trong khi KNN ít bị ảnh hưởng bởi ngoại lệ hơn vì dự đoán dựa trên nhiều láng giềng. Bản chất tham số và ranh giới quyết định tuyến tính của Hồi quy Logistic làm cho nó rất dễ giải thích và hiệu quả đối với dữ liệu có thể tách biệt tuyến tính. Điều này tương phản với cách tiếp cận phi tham số, phi tuyến tính và tốn kém về mặt tính toán của KNN. Điều này ngụ ý rằng nếu khả năng giải thích và tốc độ là tối quan trọng, và một mối quan hệ tuyến tính là hợp lý, Hồi quy Logistic được ưu tiên hơn. KNN tốt hơn khi cần tính phi tuyến tính và khả năng thích ứng với các mẫu phức tạp, với điều kiện kích thước tập dữ liệu có thể quản lý được.
KNN so với Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) và Gradient Boosting (XGBoost)
KNN là một thuật toán đơn giản, dựa trên trường hợp, trong khi Random Forest và XGBoost là các phương pháp ensemble (kết hợp nhiều cây quyết định). Random Forest tạo ra nhiều cây quyết định độc lập và dựa trên phiếu bầu đa số/trung bình để đưa ra dự đoán. XGBoost xây dựng các cây tuần tự, với mỗi cây mới cố gắng sửa lỗi của cây trước đó, tối ưu hóa hàm mất mát.
Random Forest và XGBoost giảm thiểu quá khớp và cung cấp khả năng tổng quát hóa tốt hơn bằng cách kết hợp nhiều cây. Chúng xử lý tốt dữ liệu chiều cao và ít nhạy cảm với ngoại lệ hơn. XGBoost đặc biệt hiệu quả về mặt tính toán và có thể xử lý các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả, thường vượt trội hơn các thuật toán khác trong nhiều cuộc thi học máy và ứng dụng thực tế. Ngược lại, KNN lại gặp khó khăn với dữ liệu chiều cao và tập dữ liệu lớn.
Các phương pháp ensemble như Random Forest và Gradient Boosting (XGBoost) về cơ bản giải quyết các điểm yếu của KNN (khả năng mở rộng, lời nguyền của chiều dữ liệu, quá khớp) bằng cách xây dựng các mô hình mạnh mẽ, hiệu suất cao, học các mối quan hệ phức tạp, phi tuyến tính một cách hiệu quả hơn. Điều này định vị chúng là những lựa chọn vượt trội cho hầu hết các bài toán thực tế quy mô lớn, chiều cao và phức tạp, khiến KNN trở thành một công cụ ngách cho các kịch bản cụ thể. Điều này mạnh mẽ gợi ý rằng đối với hầu hết các nhiệm vụ học máy quy mô lớn, đặc biệt là những nhiệm vụ có nhiều đặc trưng, các phương pháp ensemble thường được ưu tiên hơn KNN do hiệu suất vượt trội, tính mạnh mẽ và khả năng mở rộng của chúng. Vai trò của KNN trở nên chuyên biệt hơn, ví dụ, cho các tập dữ liệu rất nhỏ, các đường cơ sở nhanh, hoặc các nhiệm vụ cụ thể dựa trên sự tương đồng.