Um Guia Rápido para Entender o Algoritmo KNN

Com o mundo dos negócios adotando agressivamente a Ciência de Dados, tornou-se um dos campos mais procurados. Explicamos o que é o algoritmo K-nearest neighbor e como ele funciona.

O que é o Algoritmo KNN?

K-Nearest Neighbors algorithm (ou KNN) é um dos algoritmos de aprendizado mais utilizados devido à sua simplicidade. KNN ou Algoritmo K-nearest neighbor é um algoritmo de aprendizado supervisionado que funciona com base no princípio de que todos os pontos de dados que caem perto uns dos outros pertencem à mesma classe. A suposição básica aqui é que as coisas que estão próximas umas das outras são semelhantes. Em sua maioria, o Algoritmo KNN é utilizado 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 utilizados por portais de comércio eletrônico para recomendar produtos semelhantes.

Vamos Rever um Exemplo:

Na imagem dada, 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 6 Vizinhos Mais Próximos àquele ponto de dados. Se o valor de “k” for 5, ele procurará 5 Vizinhos Mais Próximos àquele ponto de dados.

Vamos considerar ‘K’ = 4, o que significa que o algoritmo considerará os quatro vizinhos que estão mais próximos do ponto de dados.

Agora, em ‘K’ = 4, um triângulo e dois quadrados podem ser vistos como os vizinhos mais próximos. Portanto, o novo ponto de dados com base em ‘K’ = 4 seria atribuído à Classe A.

Onde usar KNN?

KNN é utilizado em problemas de classificação e regressão preditiva. No entanto, quando é aplicado para fins industriais, é utilizado principalmente em classificação, pois se sai bem em todos os parâmetros avaliados ao determinar a usabilidade de uma técnica.

1. Poder de Previsão
2. Tempo de Cálculo
3. Facilidade de Interpretação da Saída

Como é empregado em problemas diários?

Apesar de sua simplicidade, KNN funciona muito melhor do que outros classificadores poderosos e é utilizado em lugares como previsão econômica, compressão de dados, Reconhecimento de Vídeo, Reconhecimento de Imagem, Detecção de Caligrafia e Reconhecimento de Voz.

Alguns usos principais do Algoritmo KNN

O Algoritmo KNN é utilizado no sistema bancário para prever se uma pessoa é apta para aprovação de empréstimo ou não, prevendo se ela tem características semelhantes às de um devedor. O KNN também ajuda a calcular os escores de crédito dos indivíduos, comparando-os com pessoas que têm características semelhantes.

Empresas que usam KNN

A maioria das empresas de comércio eletrônico e entretenimento, como Amazon (AMZN ) ou Netflix (NFLX ), usam KNN ao recomendar produtos para comprar ou filmes/programas de TV 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 em seu site, e aplicam KNN.

As empresas inserirão seus dados de cliente disponíveis e os compararão com outros clientes que compraram produtos semelhantes ou assistiram a filmes semelhantes.

Os produtos e filmes serão então 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
• Nenhuma suposição sobre os dados – não há necessidade de fazer suposições adicionais ou construir um modelo.

Desvantagens do KNN

• Precisão depende da qualidade dos dados
• Previsão se torna lenta com grandes conjuntos de dados
• Não é relevante para grandes conjuntos de dados
• Precisa armazenar todos os dados de treinamento, portanto, requer alta memória
• Pode ser computacionalmente caro, pois armazena todos os dados de treinamento

Nesse 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 utilizados tanto para problemas de classificação quanto de regressão.