O algoritmo k-Nearest Neighbors (kNN) é amplamente aplicado em aprendizagem de máquina, principalmente em tarefas de classificação e regressão. Baseia-se no princípio de que instâncias semelhantes estão próximas umas das outras em um espaço de características. Para classificar um novo dado, o kNN identifica os kkk vizinhos mais próximos no conjunto de treinamento com base em uma métrica de distância, como a distância euclidiana. Em seguida, atribui a classe mais frequente entre os vizinhos (para classificação) ou calcula a média de suas respostas (para regressão).

O kNN é um algoritmo simples e ideal para problemas onde as fronteiras entre classes são complexas e não lineares. No entanto, ele pode ser sensível à escolha de kkk e à escala dos dados, exigindo etapas de pré-processamento, como normalização. Além disso, sua aplicação em grandes conjuntos de dados pode ser computacionalmente custosa, já que envolve o cálculo de distâncias para cada ponto. Ainda assim, o kNN é valorizado por sua interpretação intuitiva e eficácia em diversas áreas, como reconhecimento de padrões, sistemas de recomendação e diagnósticos médicos.

Este curso, aborda como carregar e preparar os dados de um conjunto para adequá-los aos métodos de treinamento, teste e validação que se seguem. Será abordado um exemplo de classificação usando o KNeighborsClassifier, observando as variações de parametrização e seus impactos com o auxílio das métricas de acurácia, matriz de confusão, sensibilidade e especificidade.

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