Descripción: El voto K-vecinos más cercanos es un método de clasificación utilizado en el aprendizaje automático y la minería de datos. Este algoritmo se basa en la idea de que los objetos similares tienden a estar cerca unos de otros en el espacio de características. En este proceso, se selecciona un número ‘K’ de vecinos más cercanos a un punto de datos desconocido y se determina la clase de este punto en función de la mayoría de las clases de esos vecinos. La elección de ‘K’ es crucial, ya que un valor demasiado bajo puede hacer que el modelo sea sensible al ruido, mientras que un valor demasiado alto puede llevar a una clasificación imprecisa. Este método es intuitivo y fácil de implementar, lo que lo convierte en una opción popular para tareas de clasificación y regresión. Además, el rendimiento del algoritmo puede mejorarse mediante la optimización de hiperparámetros, que implica ajustar parámetros como la distancia utilizada para calcular la cercanía entre puntos y el valor de ‘K’ para maximizar la precisión del modelo. En resumen, el voto K-vecinos más cercanos es una técnica fundamental en el campo del aprendizaje automático, destacándose por su simplicidad y efectividad en diversas aplicaciones.
