K-Nearest Neighbors (KNN)
Atualizado em: 11/11/2024 12:24Imagens Ilustrativas


Definição Básica
Algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificação e regressão, que toma decisões com base nos 'k' vizinhos mais próximos de um ponto de dados.
Definição Detalhada
KNN é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado principalmente para tarefas de classificação e regressão. A ideia é que, dado um ponto de dados não rotulado, o algoritmo identifica os 'k' pontos de dados mais próximos (seus vizinhos) no conjunto de treinamento e toma uma decisão com base na maioria (para classificação) ou na média (para regressão) dos rótulos desses vizinhos. O KNN é simples, mas pode ser computacionalmente caro em grandes conjuntos de dados.
Exemplos Práticos
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
Criado em: 11/11/2024 12:24
| Última atualização: 11/11/2024 12:24