O algoritmo KNN (K-Nearest Neighbors) classifica os dados com base na proximidade dos pontos em um espaço de características. Aqui está um passo a passo de como ele funciona: 1. Escolha do valor de K: Define-se o número de vizinhos mais próximos a serem considerados para a classificação. 2. Cálculo da distância: Para um novo estudante que se deseja classificar, calcula-se a distância entre ele e todos os outros estudantes no conjunto de dados. As distâncias podem ser calculadas usando métricas como Euclidiana, Manhattan, etc. 3. Identificação dos vizinhos: Seleciona-se os K estudantes mais próximos (os vizinhos) com base nas distâncias calculadas. 4. Votação: A classe (neste caso, se o estudante vai ou não abandonar o curso) é determinada pela votação dos K vizinhos. A classe mais frequente entre os vizinhos é atribuída ao novo estudante. 5. Classificação: O estudante é classificado com base na maioria dos votos dos vizinhos. Esse método é simples, mas eficaz, especialmente em conjuntos de dados onde a relação entre as características e a classe é clara.