Descripción: La regresión de K-Vecinos Más Cercanos (KNN) es un método de aprendizaje supervisado que se utiliza para predecir el valor de un punto de datos basándose en los valores de sus K-vecinos más cercanos en el espacio de características. Este enfoque se basa en la idea de que los puntos de datos similares tienden a estar cerca unos de otros en el espacio multidimensional. En la regresión KNN, el valor predicho para un nuevo punto se calcula como la media (o a veces la mediana) de los valores de los K vecinos más cercanos, donde K es un parámetro que se elige antes de la predicción. Este método es particularmente útil en situaciones donde la relación entre las variables no es lineal y se puede aplicar a una amplia variedad de problemas, desde la predicción de precios de viviendas hasta la estimación de la calidad de productos. La simplicidad del algoritmo y su capacidad para adaptarse a diferentes tipos de datos lo convierten en una herramienta popular en el campo del análisis de datos y la inteligencia artificial. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección de K y la escala de las características, lo que requiere una cuidadosa consideración en su implementación.
Historia: La regresión KNN se originó en la década de 1960, cuando se comenzaron a desarrollar métodos de aprendizaje automático. Aunque el concepto de vecinos más cercanos se remonta a los primeros trabajos en estadística y análisis de datos, el algoritmo KNN como tal fue formalizado y popularizado en el contexto del aprendizaje automático en los años 70 y 80. Desde entonces, ha evolucionado y se ha adaptado a diversas aplicaciones en campos como la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural y la detección de anomalías.
Usos: La regresión KNN se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la predicción de precios en mercados inmobiliarios, la estimación de la calidad de productos en manufactura y la clasificación de datos en sistemas de recomendación. También es útil en la detección de anomalías, donde se puede identificar un punto de datos que se desvía significativamente de sus vecinos más cercanos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de regresión KNN es la predicción del precio de una vivienda, donde se consideran características como el tamaño, la ubicación y el número de habitaciones. Otro ejemplo es la estimación de la calidad de un producto basado en características similares de productos previamente evaluados. En el ámbito de la detección de anomalías, KNN puede ser utilizado para identificar transacciones fraudulentas en sistemas de pago, analizando patrones de comportamiento de usuarios similares.
