Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le kplus proches voisins (kNN) est une méthode de classification supervisée simple et efficace. Elle repose sur l'idée que des points de données similaires se trouvent généralement proches les uns des autres dans l'espace des caractéristiques. Le kNN fonctionne en attribuant une étiquette à une nouvelle observation en fonction des étiquettes de ses k voisins les plus proches.
Choisir le nombre de voisins, k, est crucial pour le bon fonctionnement de l'algorithme. Un petit k peut rendre le modèle sensible au bruit dans les données, tandis qu'un grand k peut diluer les frontières entre les classes. Une méthode courante pour choisir k est d'utiliser la validation croisée.
Pour définir la "proximité" entre les points de données, le kNN utilise une mesure de distance. La distance euclidienne est la plus couramment utilisée, mais d'autres options incluent la distance manhattan ou minkowski.
L'implémentation du kNN est relativement simple grâce à des bibliothèques telles que scikitlearn en Python. Voici un exemple d'implémentation basique :
```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.2)
knn = KNeighborsClassifier(nneighbors=5)
knn.fit(Xtrain, ytrain)
ypred = knn.predict(Xtest)
accuracy = accuracyscore(ytest, ypred) print(f"Précision: {accuracy}") ```
Ce code montre comment utiliser le kNN pour classifier des données. L'algorithme est particulièrement utile dans des domaines comme la reconnaissance d'images, le filtrage des messages non sollicités (spam) et la recommandation de produits.
Une bonne connaissance de ces aspects permet de mieux utiliser et optimiser le kNN pour divers problèmes de classification.