9. Treinamento do Modelo KNN

O treinamento do modelo KNN consiste em armazenar os dados de treino para que, durante a previsão, o algoritmo possa comparar cada novo exemplo com seus vizinhos mais próximos. A escolha do parâmetro K (número de vizinhos) é fundamental: valores muito baixos podem tornar o modelo sensível a ruídos, enquanto valores muito altos podem suavizar demais as fronteiras de decisão.

O ajuste cuidadoso desse parâmetro, aliado ao pré-processamento adequado, impacta diretamente a performance e a capacidade de generalização do modelo.

CódigoResultado

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

Modelo KNN treinado com sucesso nos dados de treino.

🤖 O modelo está pronto para realizar previsões e ser avaliado.