Diferenças

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--- knearest [2023/07/08 14:59] – jdos
+++ knearest [2023/07/08 15:11] (atual) – [k=5] jdos
@@ Linha 9: / Linha 9: @@
 Se os vizinhos mais próximos forem majoritariamente de uma classe, a amostra em questão será classificada nesta categoria.
-Como o próprio nome já diz, "k-vizinhos mais próximos", podemos determinar o número ''k''. Quando o ''k'' é pequeno a classificação fica mais sensível a regiões bem próximas podendo ocorrer o overfitting, por outro lado com ''k'' grande, a classificação fica menos sujeita a ruídos podendo ser considerada mais robusta, porém se ''k'' for grande demais pode ser que haja o problema de underfitting.
+Como o próprio nome já diz, "k-vizinhos mais próximos", podemos determinar o número ''k''.
+Quando o ''k'' é pequeno a classificação fica mais sensível a regiões bem próximas podendo ocorrer o overfitting.
+Por outro lado com ''k'' grande, a classificação fica menos sujeita a ruídos podendo ser considerada mais robusta.
+Porém se ''k'' for grande demais pode ser que haja o problema de underfitting.
 ===== Exemplos =====
@@ Linha 26: / Linha 32: @@
 ==== k=5 ====
 {{:proxima-amostra.jpg?nolink&200 |}}{{:knn-com-k5-300x292.jpg?nolink&200|}}{{:classe-final-com-k5-300x292.jpg?nolink&200|}}
+==== Código ====
 <file python knn.py>