Una Guía Rápida para Entender el Algoritmo KNN

Con el mundo empresarial adoptando agresivamente la Ciencia de Datos, se ha convertido en uno de los campos más buscados. Explicamos qué es el algoritmo de los k vecinos más cercanos y cómo funciona.

¿Qué es el Algoritmo KNN?

El algoritmo K-Nearest Neighbors (o KNN) es uno de los algoritmos de aprendizaje más utilizados debido a su simplicidad. KNN o algoritmo de los k vecinos más cercanos es un algoritmo de aprendizaje supervisado que funciona en un principio de que cada punto de datos que cae cerca de otro pertenece a la misma clase. La suposición básica aquí es que las cosas que están cerca de cada other, son similares. Mayormente, el algoritmo KNN se utiliza debido a su facilidad de interpretación y bajo tiempo de cálculo.

KNN se utiliza ampliamente para problemas de clasificación y regresión en aprendizaje automático. Algunos ejemplos de KNN son algoritmos utilizados por portales de comercio electrónico para recomendar productos similares.

Revisemos un Ejemplo:

En la imagen dada, tenemos dos clases de datos. La Clase A representa cuadrados y la Clase B representa triángulos.

El problema es asignar un nuevo punto de datos a una de las dos clases con el uso del algoritmo KNN

El primer paso es definir el valor de ‘K’ que representa el número de vecinos más cercanos.

Si el valor de “k” es 6, buscará 6 vecinos más cercanos a ese punto de datos, si el valor de “k” es 5, buscará 5 vecinos más cercanos a ese punto de datos.

Consideremos ‘K’ = 4, lo que significa que el algoritmo considerará los cuatro vecinos que están más cerca del punto de datos.

Ahora, en ‘K’ = 4, se puede ver un triángulo y dos cuadrados como los vecinos más cercanos. Entonces, el nuevo punto de datos basado en ‘K’ = 4, se asignaría a la Clase A.

¿Dónde Utilizar KNN?

KNN se utiliza en problemas predictivos de clasificación y regresión. Sin embargo, cuando se aplica para fines industriales, mayormente se utiliza en clasificación ya que se desempeña bien en todos los parámetros evaluados al determinar la utilidad de una técnica.

1. Poder de Predicción
2. Tiempo de Cálculo
3. Facilidad para Interpretar la Salida

¿Cómo se Emplea en Problemas Diarios?

A pesar de su simplicidad, KNN funciona mejor que otros clasificadores poderosos y se utiliza en lugares como la predicción económica, la compresión de datos, el Reconocimiento de Video, el Reconocimiento de Imágenes, la Detección de Escritura a Mano y el Reconocimiento de Voz.

Algunos de los Principales Usos del Algoritmo KNN

El algoritmo KNN se utiliza en el sistema bancario para predecir si una persona es apta para la aprobación de un préstamo o no, prediciendo si tiene rasgos similares a un deudor. KNN también ayuda a calcular las puntuaciones crediticias de los individuos comparándolas con personas que tienen rasgos similares.

Empresas que Utilizan KNN

La mayoría de las empresas de comercio electrónico y entretenimiento, como Amazon (AMZN ) o Netflix (NFLX ), utilizan KNN cuando recomiendan productos para comprar o películas/programas de televisión para ver.

¿Cómo hacen estas recomendaciones? Bueno, estas empresas recopilan datos sobre el comportamiento del usuario, como los productos que ha comprado anteriormente o las películas que ha visto en su sitio web, y aplican KNN.

Las empresas ingresarán sus datos de cliente disponibles y los compararán con otros clientes que han comprado productos similares o han visto películas similares.

Los productos y películas se recomendarán según cómo el algoritmo clasifique ese punto de datos.

Ventajas y Desventajas del Algoritmo KNN

Ventajas del Algoritmo KNN

• Cálculo rápido
• Algoritmo simple – para interpretar
• Versátil – útil para clasificación y regresión
• Alta precisión
• No requiere suposiciones sobre los datos – no hay necesidad de hacer suposiciones adicionales o construir un modelo.

Desventajas del Algoritmo KNN

• La precisión depende de la calidad de los datos
• La predicción se vuelve lenta con grandes cantidades de datos
• No es relevante para grandes conjuntos de datos
• Necesita almacenar todos los datos de entrenamiento, por lo que requiere mucha memoria
• Puede ser costoso en términos computacionales, ya que almacena todos los datos de entrenamiento

En este blog, hemos intentado explicar el algoritmo K-NN, que se utiliza ampliamente para la clasificación. Hemos discutido el enfoque básico detrás de KNN, cómo funciona y sus ventajas y desventajas.

El algoritmo KNN es uno de los algoritmos más simples y puede dar resultados muy agresivos. Los algoritmos KNN se pueden utilizar tanto para problemas de clasificación como de regresión.