Ao utilizar este site, você concorda com a Política de Privacidade e os Termos de Uso.
Aceitar

Credited

Portal de conteúdos confiáveis

  • Notícias24h
  • Finanças
  • Economia
  • Carreira
  • Negócios
  • Tecnologia
Pesquisar
  • Animais
  • Automóveis
  • Casa e Decoração
  • Ciência
  • Educação
  • Entretenimento
  • Gastronomia
  • Guia de Compras
  • Marketing Digital
  • Mensagens
  • Nomes e Apelidos
  • Relacionamentos
  • Saúde
  • Significados
  • Símbolos e Emojis
  • Telecomunicações
  • Utilidades
  • Ferramentas
  • Contato
  • Política de Privacidade
  • Termos de Uso
  • Glossários
  • Web Stories
Notificação
Redimensionador de fontesAa

Credited

Portal de conteúdos confiáveis

Redimensionador de fontesAa
  • Finanças
  • Economia
  • Carreira
  • Negócios
  • Tecnologia
Pesquisar
  • Notícias
  • Categorias
    • Finanças
    • Economia
    • Carreira
    • Negócios
    • Tecnologia
    • Marketing Digital
    • Automóveis
    • Educação
    • Casa e Decoração
    • Guia de Compras
    • Entretenimento
    • Relacionamentos
    • Saúde
    • Gastronomia
    • Animais
    • Telecomunicações
    • Significados
    • Utilidades
    • Mensagens
    • Nomes e Apelidos
    • Símbolos e Emojis
    • Web Stories
    • Glossários
  • Ferramentas
Siga-nos
PUBLICIDADE

Página Inicial > Glossários > K

K-Nearest Neighbors

Escrito por Redator
Publicado 10 de março de 2025, às 02:43
Compartilhar
4 min de leitura

K-Nearest Neighbors (KNN): O que é?

K-Nearest Neighbors (KNN), ou K-Vizinhos Mais Próximos, é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado utilizado tanto para classificação quanto para regressão. No contexto das telecomunicações, o KNN pode ser aplicado em diversas áreas, desde a previsão de churn de clientes até a otimização de alocação de recursos de rede.

Como Funciona o Algoritmo KNN?

O princípio fundamental do KNN é simples: para classificar ou prever o valor de um novo ponto de dados, o algoritmo identifica os ‘K’ pontos de dados mais próximos (vizinhos) no conjunto de dados de treinamento. A proximidade é geralmente medida usando uma métrica de distância, como a distância euclidiana, a distância de Manhattan ou a distância de Minkowski.

CONTINUA APÓS A PUBLICIDADE

Classificação com KNN

Na classificação, o KNN atribui ao novo ponto de dados a classe que é mais comum entre seus ‘K’ vizinhos mais próximos. Por exemplo, se K=5 e três dos cinco vizinhos mais próximos pertencem à classe ‘A’ e dois à classe ‘B’, o novo ponto de dados será classificado como ‘A’.

Regressão com KNN

Na regressão, o KNN prevê o valor do novo ponto de dados calculando a média (ou mediana) dos valores dos seus ‘K’ vizinhos mais próximos. Por exemplo, se K=3 e os valores dos três vizinhos mais próximos são 10, 12 e 14, a previsão para o novo ponto de dados seria (10+12+14)/3 = 12.

CONTINUA APÓS A PUBLICIDADE

Aplicações do KNN em Telecomunicações

O KNN encontra aplicações valiosas no setor de telecomunicações, incluindo:

RECOMENDADO PARA VOCÊ

Kilobase
Kale como Opção Saudável
KPI dashboard
  • Previsão de Churn: Identificar clientes com alta probabilidade de cancelar seus serviços, permitindo ações de retenção proativas.
  • Detecção de Fraudes: Detectar padrões de uso incomuns que podem indicar atividades fraudulentas.
  • Otimização de Recursos de Rede: Alocar recursos de rede de forma eficiente, prevendo a demanda em diferentes áreas geográficas.
  • Recomendação de Serviços: Recomendar serviços e planos personalizados aos clientes com base em seus padrões de uso e preferências.
  • Análise de Sentimento: Analisar o sentimento dos clientes em relação aos serviços da empresa, monitorando mídias sociais e feedback online.

Vantagens e Desvantagens do KNN

Vantagens:

  • Simplicidade: Fácil de entender e implementar.
  • Não Paramétrico: Não faz suposições sobre a distribuição dos dados.
  • Versatilidade: Pode ser usado para classificação e regressão.

Desvantagens:

  • Alto Custo Computacional: A busca pelos vizinhos mais próximos pode ser computacionalmente cara, especialmente com grandes conjuntos de dados.
  • Sensibilidade à Escala dos Dados: A distância entre os pontos de dados é afetada pela escala das variáveis, exigindo normalização ou padronização dos dados.
  • Escolha do Valor de K: A escolha do valor ideal de ‘K’ pode ser desafiadora e requer experimentação.

Considerações Importantes ao Usar KNN

Ao implementar o KNN, é crucial considerar os seguintes aspectos:

  • Escolha da Métrica de Distância: Selecionar a métrica de distância apropriada para o problema em questão.
  • Normalização/Padronização dos Dados: Garantir que os dados estejam em uma escala comparável para evitar viés.
  • Seleção do Valor de K: Utilizar técnicas como validação cruzada para determinar o valor ideal de ‘K’.
  • Otimização da Busca por Vizinhos: Em grandes conjuntos de dados, considerar o uso de estruturas de dados como árvores KD ou árvores de bolas para acelerar a busca pelos vizinhos mais próximos.

KNN e Aprendizado de Máquina em Telecomunicações

O K-Nearest Neighbors é uma ferramenta valiosa no arsenal de técnicas de aprendizado de máquina aplicáveis ao setor de telecomunicações. Sua capacidade de lidar com dados complexos e fornecer insights acionáveis o torna uma escolha popular para resolver uma variedade de problemas de negócios.

Compartilhe este artigo
Facebook Whatsapp Whatsapp Telegram
PUBLICIDADE

Você também pode gostar

Kreislauf de Benefícios

Kiosk

Laboratory Experimentation

Kreditscoring

Kundenbindung

Kenly

Kreditmaximierung

Karitative Wirtschaft

Siga-nos
2020 - 2025 © Credited - Todos os direitos reservados.
  • Contato
  • Política de Privacidade
  • Termos de Uso
  • Glossários
  • Web Stories