Descripción: La regresión de K vecinos más cercanos (KNN) es un algoritmo 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 método se basa en la idea de que puntos de datos similares tienden a estar cerca unos de otros. En la práctica, el algoritmo calcula la distancia entre el punto de interés y otros puntos en el conjunto de datos, seleccionando los K más cercanos para realizar la predicción. La regresión KNN es particularmente útil en situaciones donde la relación entre las variables no es lineal, ya que no asume ninguna forma funcional específica. Además, es un método no paramétrico, lo que significa que no requiere suposiciones sobre la distribución de los datos. Su simplicidad y efectividad lo convierten en una opción popular en diversas aplicaciones, desde la predicción de precios en el mercado inmobiliario hasta la estimación de valores en sistemas de recomendación. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del valor de K y la escala de las características, lo que requiere una cuidadosa selección y preprocesamiento de los datos para obtener resultados óptimos.
Historia: El algoritmo KNN fue introducido por primera vez en 1951 por el estadístico Evelyn Fix y el matemático Joseph Hodges en un trabajo sobre clasificación. Sin embargo, su popularidad creció en la década de 1970 con el desarrollo de técnicas de aprendizaje automático y el aumento de la capacidad computacional. A lo largo de los años, KNN ha sido objeto de numerosas investigaciones y mejoras, convirtiéndose en un método fundamental en el campo del aprendizaje supervisado.
Usos: La regresión KNN se utiliza en diversas aplicaciones, como la predicción de precios en el sector inmobiliario, la estimación de la calidad del aire, la predicción de la demanda de productos y en sistemas de recomendación. También se aplica en el análisis de datos en biología, donde se puede utilizar para predecir características de especies basándose en datos de otras especies similares.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de regresión KNN es la predicción del precio de una vivienda, donde se analizan características como el tamaño, la ubicación y el número de habitaciones de casas similares en el vecindario para estimar el valor de una propiedad específica. Otro ejemplo es la estimación de la calidad del aire, donde se utilizan datos de estaciones de monitoreo cercanas para predecir los niveles de contaminantes en una ubicación determinada.
