Descripción: El entrenamiento del modelo K-vecinos más cercanos (K-NN) es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos. Este método se basa en la idea de que las instancias similares tienden a estar cerca unas de otras en el espacio de características. Durante el entrenamiento, el modelo almacena las características y las etiquetas de las instancias de entrenamiento, sin realizar un aprendizaje explícito. Cuando se presenta una nueva instancia, el modelo calcula la distancia entre esta y las instancias almacenadas, seleccionando los ‘K’ vecinos más cercanos. La clasificación o regresión se realiza en función de la mayoría de las etiquetas de los vecinos o el promedio de sus valores, respectivamente. Este enfoque es intuitivo y fácil de implementar, lo que lo convierte en una opción popular para tareas de clasificación y regresión. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del valor de ‘K’, la métrica de distancia utilizada y la dimensionalidad de los datos, lo que puede llevar a problemas como el sobreajuste o el bajo rendimiento en conjuntos de datos desequilibrados. Por lo tanto, la optimización de hiperparámetros es crucial para mejorar la precisión y la eficiencia del modelo K-NN, permitiendo ajustar estos parámetros para obtener los mejores resultados en diferentes conjuntos de datos.
