KNN-decoder

De KNN-decoder interpreteert modelbeslissingen door te tonen hoe een query-vector zich verhoudt tot gelabelde voorbeeldpunten. Het accepteert een kenmerkenruimte- vector, een gelabelde dataset, een k-waarde en een afstandsmaat, en retourneert de k dichtstbijzijnde buren met hun labels, afstandswaarden en optionele gewichten. Hierdoor kunnen ontwikkelaars, data scientists en ML-engineers de lokatiefactoren inspecteren die classificatie- of regressie-uitkomsten drijven. De tool ondersteunt zowel vlakke als afstand-gewogen stemmingsschema’s en kan werken met numerieke embeddings of ontworpen feature-arrays.

In concept bouwt de tool een buurtaalset door afstanden te berekenen tussen de query en elk datasetpunt, vervolgens te sorteren op afstand. Labels worden geaggregeerd om dominantieklassen, gemengde beslissingen of ties te onthullen. Voor uitleg kan het basale statistieken tonen zoals gemiddelde afstand per label, consensus-score en een vertrouwensmaat. Het is bedoeld om modelgedrag te valideren, afstandsmetriek te vergelijken (Euclidisch, Manhattan, cosine) en foutieve labels te debuggen zonder modellocode aan te passen.

De kernwaarde ligt in transparantie, reproduceerbaarheid en snellere debugging. Belangrijkste functies omvatten invoervalidatie, optionele normalisatie, ondersteuning voor meerdere datasets, batch-decodering en export van resultaten als JSON of CSV. Typische toepassingsgebieden zijn evaluatie van features, audit van modellen in classificatiepijplijnen en snelle prototyping van distance-based retrieval-taken. Het onderscheidende voordeel is een compacte decode-workflow gericht op uitlegbaarheid en auditeerbaarheid voor ML-praktijkers die met embedding-ruimten werken.