O algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) é uma técnica de aprendizado supervisionado usada para classificação e regressão. Seu funcionamento se baseia na ideia de que amostras semelhantes tendem a ter a mesma [preencher 1]. Para tomar uma decisão, o algoritmo analisa os k vizinhos mais próximos no espaço de características e atribui à nova amostra a classe mais comum entre eles. A qualidade da classificação pode ser avaliada por métricas como a [preencher 2], que mede a proporção de previsões corretas feitas pelo modelo. Os termos [preencher 1] e [preencher 2] são corretamente substituídos por: Questão 2Resposta A. 1 - característica; 2 - entropia B. 1 - etiqueta; 2 - acurácia C. 1 - métrica; 2 - regressão D. 1 - categorização; 2 - precisão. E. 1 - distância; 2 - variância