Descripción: La ponderación K-vecinos más cercanos es un enfoque que mejora el algoritmo de K-vecinos más cercanos (KNN) al asignar diferentes pesos a los vecinos en función de su proximidad al punto de consulta. En lugar de considerar todos los vecinos de manera uniforme, este método otorga mayor importancia a aquellos que están más cerca, lo que puede resultar en una clasificación o regresión más precisa. Este enfoque es especialmente útil en conjuntos de datos donde la densidad de puntos varía, permitiendo que el modelo se adapte mejor a la estructura local de los datos. La ponderación se puede implementar de diversas maneras, como utilizando la distancia inversa, donde los vecinos más cercanos reciben un peso mayor, o aplicando funciones de kernel que suavizan la influencia de los vecinos lejanos. Esta técnica no solo mejora la precisión del modelo, sino que también puede ayudar a mitigar el impacto de los ruidos en los datos, ya que los puntos más distantes, que podrían ser outliers, tienen menos influencia en la predicción final. En resumen, la ponderación en KNN es una estrategia clave en la optimización de hiperparámetros que busca maximizar la efectividad del algoritmo al considerar la relevancia de los vecinos en función de su cercanía.
