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K-Nearest Neighbour
kNN é um dos algoritmos de classificação mais simples disponíveis para aprendizado supervisionado. A ideia é procurar as correspondências mais próximas dos dados de teste no espaço de recursos.
O KNN tenta classificar cada amostra de um conjunto de dados avaliando sua distância em relação aos vizinhos mais próximos. 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.
Exemplos
k=3
k=3
k=5
