Como funciona o classificador baseado no método KNN (K-nearest neighbors)? A. Seu conceito se baseia em criar divisões entre os dados, de forma qu...
Como funciona o classificador baseado no método KNN (K-nearest neighbors)?
A. Seu conceito se baseia em criar divisões entre os dados, de forma que as diferentes classes possam ser separadas;
B. Seu conceito se baseia em verificar quantos exemplos pertencem a cada classe em todo o conjunto de dados. O novo ponto é classificado com base na classe com mais exemplos;
C. Seu conceito se baseia em encontrar os k exemplos mais próximos (vizinhos) do ponto a ser classificado.
a) A e B estão corretas.
b) A e C estão corretas.
c) B e C estão corretas.
d) Apenas a alternativa C está correta.
A. Seu conceito se baseia em criar divisões entre os dados, de forma que as diferentes classes possam ser separadas;
B. Seu conceito se baseia em verificar quantos exemplos pertencem a cada classe em todo o conjunto de dados. O novo ponto é classificado com base na classe com mais exemplos;
C. Seu conceito se baseia em encontrar os k exemplos mais próximos (vizinhos) do ponto a ser classificado.
a) A e B estão corretas.
b) A e C estão corretas.
c) B e C estão corretas.
d) Apenas a alternativa C está correta.
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💡 1 Resposta
Ed 
O classificador KNN (K-vizinhos mais próximos) é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que pode ser usado para classificação e regressão. O método KNN classifica um novo ponto de dados com base na classe das amostras vizinhas mais próximas. O número de vizinhos (K) é um parâmetro que deve ser definido pelo usuário. A alternativa correta é a letra B: "Seu conceito se baseia em encontrar os k exemplos mais próximos (vizinhos) do ponto a ser classificado."
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