Questão FC94414
Acerca de conceitos de modelagem preditiva e algoritmos de classificação, julgue o item a seguir. O método k-NN (k-nearest neighbors) é um dos classificadores não paramétricos base
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2021
O método k-NN (k-nearest neighbors) é um dos classificadores não paramétricos baseados em distância.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Comentário: O k-NN é realmente um classificador não paramétrico (não faz suposições sobre a distribuição dos dados) e usa distâncias (ex.: distância euclidiana) para encontrar os vizinhos mais próximos e classificar.
k-NN (k-Nearest Neighbors): É um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificação (e às vezes regressão). Ele é não paramétrico (não assume uma forma específica para os dados) e baseado em distância, pois classifica um novo dado olhando os k vizinhos mais próximos (k é um número escolhido, ex.: 3 ou 5) e decidindo a classe majoritária entre eles.
Exemplo:
Você tem 5 flashcards de questões do CEBRASPE: 3 de Direito Constitucional (classificadas como "fáceis") e 2 de Raciocínio Lógico (classificadas como "difíceis"). Uma nova questão chega, e você usa o método k-NN com k=3 (olha os 3 flashcards mais parecidos). A nova questão fala sobre "direitos fundamentais", que é mais parecida com as de Direito do que com Raciocínio Lógico. Como 2 dos 3 flashcards mais próximos são "fáceis" (de Direito), você classifica a nova questão como "fácil". Isso é o k-NN: ele olha os vizinhos mais próximos (baseado na "distância" de semelhança) e decide pela maioria.
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