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Melhor resultado KNN

Diferente do apresentado em aula, no meu caso tanto Acurácia como Precisão o KNN se mostrou o melhor. Alguma explicação para isso?

===Resultado da Acurácia dos modelos=== KNN = 82.67% BNB = 78.16% TreeDecision = 80.55%

===Resultado da Precisão dos modelos=== KNN = 80.18% BNB = 73.84% TreeDecision = 79.58%

Desde já agradeço!

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solução!

Olá, Elder, como vai?

Isso pode ser devido a diferentes razões. O KNN funciona bem quando os dados são uniformemente distribuídos e têm muitos vizinhos próximos para cada ponto de dados. Se seus dados seguem esse padrão, é por isso que o KNN está se saindo melhor.

Outro fator pode ser a escolha dos números de vizinhos (k) no KNN. Se o valor de k escolhido se encaixa bem com seus dados, isso pode melhorar o desempenho.

Mas, destaco ainda que se algum momento anterior a este, foi trocado o valor de parâmetros em trechos de códigos devido à atualização de biblioteca, por exemplo, isso pode influenciar nessa diferença.

Espero ter esclarecido à dúvida.

Abraços e bons estudos!

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