Inteligência artificial
Um guia rápido para entender um algoritmo KNN
Com o mundo dos negócios adotando agressivamente Ciência dados, tornou-se um dos campos mais procurados. Explicamos o que é um algoritmo K-vizinho mais próximo e como ele funciona.
O que é Algoritmo KNN?
Algoritmo K-vizinhos mais próximos (ou KNN) é um dos algoritmos de aprendizado mais utilizados devido a sua simplicidade. Algoritmo KNN ou K-vizinho mais próximo é um algoritmo de aprendizado supervisionado que funciona com base no princípio de que todos os pontos de dados próximos uns dos outros vêm na mesma classe. A suposição básica aqui é que as coisas que estão próximas umas das outras são iguais. Principalmente, o Algoritmo KNN é usado devido à sua facilidade de interpretação e baixo tempo de cálculo.
KNN é amplamente utilizado para problemas de classificação e regressão em aprendizado de máquina. Alguns exemplos de KNN são algoritmos usados por portais de comércio eletrônico para recomendar produtos similares.
Vamos rever um exemplo:
Na imagem fornecida, temos duas classes de dados. Classe A representando quadrados e Classe B representando triângulos.
O problema é atribuir um novo ponto de dados de entrada a uma das duas classes com o uso do algoritmo KNN
O primeiro passo é definir o valor de 'K' que representa o número de vizinhos mais próximos.
Se o valor de “k” for 6, ele procurará os 6 vizinhos mais próximos desse ponto de dados. Se o valor de “k” for 5, ele procurará os 5 vizinhos mais próximos desse ponto de dados.
Vamos considerar 'K' = 4, o que significa que o algoritmo considerará os quatro vizinhos mais próximos do ponto de dados.
Agora, em 'K' = 4, um triângulo e dois quadrados podem ser vistos como os vizinhos mais próximos. Assim, o novo ponto de dados baseado em 'K' = 4, seria atribuído à Classe A.
Onde usar KNN?
KNN é usado em problemas preditivos de classificação e regressão. No entanto, quando é aplicado para fins industriais, é usado principalmente na classificação, uma vez que é justo em todos os parâmetros avaliados ao determinar a usabilidade de uma técnica.
- Poder de previsão
- Tempo de Cálculo
- Facilidade para interpretar a saída
Como ela é empregada nos problemas cotidianos?
Apesar de sua simplicidade, o KNN funciona muito melhor do que outros classificadores poderosos e é usado em locais como previsão econômica e compactação de dados, reconhecimento de vídeo, reconhecimento de imagem, detecção de caligrafia e reconhecimento de fala.
Alguns usos principais do Algoritmo KNN
O Algoritmo KNN é usado no sistema bancário para prever se uma pessoa está apta para aprovação de empréstimo ou não, prevendo se ela tem características semelhantes a um inadimplente. O KNN também ajuda a calcular a pontuação de crédito de indivíduos, comparando-a com pessoas com características semelhantes.
Empresas que usam KNN
A maioria das empresas de comércio eletrônico e entretenimento, como Amazon ou Netflix, usa o KNN ao recomendar produtos para comprar ou filmes/programas para assistir.
Como eles fazem essas recomendações? Bem, essas empresas coletam dados sobre o comportamento do usuário, como produtos que você comprou anteriormente ou filmes que você assistiu no site deles, e aplicam o KNN.
As empresas inserirão os dados disponíveis do cliente e os compararão com outros clientes que compraram produtos semelhantes ou assistiram a filmes semelhantes.
Os produtos e filmes serão recomendados a você, dependendo de como o algoritmo classifica esse ponto de dados.
Vantagens e Desvantagens do KNN
Vantagens do KNN
- cálculo rápido
- Algoritmo simples – para interpretar
- Versátil – útil para classificação e regressão
- Alta precisão
- Sem suposições sobre dados – não há necessidade de fazer suposições adicionais ou construir um modelo.
Desvantagens do KNN
- A precisão depende da qualidade dos dados
- A previsão torna-se lenta com dados grandes
- Não é relevante para grandes conjuntos de dados
- Precisa armazenar todos os dados de treinamento, portanto, requer muita memória
- Pode ser computacionalmente caro, pois armazena todo o treinamento
Neste blog, tentamos explicar o algoritmo K-NN que é amplamente utilizado para classificação. Discutimos a abordagem básica por trás do KNN, como ele funciona e suas vantagens e desvantagens.
O algoritmo KNN é um dos algoritmos mais simples e pode fornecer resultados altamente agressivos. Os algoritmos KNN podem ser usados tanto para problemas de classificação quanto para problemas de regressão.
