Descripción: El Regresor de K vecinos más cercanos es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para la regresión basado en los K vecinos más cercanos. Este método se fundamenta en la idea de que los datos similares tienden a estar cerca unos de otros en el espacio de características. En lugar de asumir una forma funcional específica para la relación entre las variables, el algoritmo utiliza la distancia entre puntos de datos para hacer predicciones. Al seleccionar un número ‘K’ de vecinos más cercanos, el modelo calcula la media (o a veces la mediana) de los valores de salida de esos vecinos para estimar el valor de salida del nuevo punto de datos. Este enfoque es intuitivo y fácil de implementar, lo que lo convierte en una opción popular en diversas aplicaciones. Sin embargo, la elección del valor de ‘K’ es crucial, ya que un ‘K’ demasiado pequeño puede hacer que el modelo sea sensible al ruido, mientras que un ‘K’ demasiado grande puede suavizar demasiado la predicción y perder detalles importantes. Además, el rendimiento del algoritmo puede verse afectado por la escala de las características, lo que a menudo requiere una normalización previa de los datos. En resumen, el Regresor de K vecinos más cercanos es una herramienta poderosa en el arsenal del aprendizaje automático, especialmente en situaciones donde la relación entre las variables no es lineal y se desea una aproximación basada en la proximidad de los datos.
Historia: El algoritmo K vecinos más cercanos (KNN) fue introducido por primera vez en 1951 por el estadístico Evelyn Fix y el matemático Joseph Hodges como un método para clasificar patrones. Sin embargo, su aplicación en regresión se desarrolló más tarde, a medida que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial comenzaron a ganar popularidad en las décadas de 1980 y 1990. Con el avance de la computación y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos, el KNN se convirtió en una técnica común en el análisis de datos y la minería de datos.
Usos: El Regresor de K vecinos más cercanos se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo la predicción de precios en mercados inmobiliarios, la estimación de la calidad del aire, y en sistemas de recomendación. También es útil en el análisis de datos donde se requiere una aproximación no paramétrica y se desea evitar suposiciones sobre la distribución de los datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso del Regresor de K vecinos más cercanos es en la predicción de precios de viviendas, donde se pueden utilizar características como el tamaño, la ubicación y el número de habitaciones para estimar el precio de una nueva propiedad. Otro ejemplo es en la estimación de la temperatura en una región, utilizando datos de estaciones meteorológicas cercanas para hacer predicciones más precisas.
