Conteúdo 10
\(k\)-Nearest Neighbors
Neste material de aula, abordamos o algoritmo k-Nearest Neighbors (k-NN), explorando tanto sua aplicação em classificação quanto em regressão. Os slides detalham a intuição por trás do método baseado em instâncias (lazy learning), a importância crítica do pré-processamento de dados (normalização e tratamento de variáveis categóricas) e o cálculo de distâncias. Além disso, discute-se o impacto da escolha do hiperparâmetro \(k\) no equilíbrio entre viés e variância.
Slides:
Aplicações
Os arquivos contendo um exemplo com códigos em R e os dados podem ser baixados aqui.