O que é knn?

O KNN (K-Nearest Neighbors) é um algoritmo de machine learning amplamente utilizado para problemas de classificação e regressão. Ele pertence à categoria dos algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado e é conhecido por sua simplicidade e eficácia em diversos cenários.

Como funciona o algoritmo KNN?

O KNN opera com base na ideia de que itens similares existem em um espaço de características. Quando queremos classificar um novo item, o algoritmo procura pelos K vizinhos mais próximos no conjunto de dados de treino e atribui a classe mais comum (para classificação) ou média (para regressão) entre eles.

Passos do algoritmo KNN:

1. Selecionar o número K de vizinhos.
2. Calcular a distância entre o novo item e todos os itens no conjunto de dados.
3. Identificar os K itens mais próximos, ou seja, os K vizinhos.
4. Votar pela classe mais comum (classificação) ou média (regressão) entre os vizinhos.
5. Retornar a classe ou valor médio como resultado.

Vantagens e desvantagens do KNN

Vantagens:

• Simplicidade e facilidade de implementação.
• Pode ser usado tanto para classificação quanto para regressão.

Desvantagens:

• Requer armazenamento de todo o conjunto de dados.
• Pode ser computacionalmente custoso para grandes conjuntos de dados.

Aplicações do KNN

O KNN é utilizado em diversas aplicações, como recomendação de produtos, reconhecimento de padrões e sistemas de detecção de intrusões.