Aprendizagem Ativa K-Vizinhos Mais Próximos
A aprendizagem ativa com K-vizinhos mais próximos combina a previsão baseada em instâncias do KNN com uma estratégia de consulta iterativa que seleciona os exemplos não rotulados mais informativos para anotação. O modelo solicita rótulos apenas para instâncias onde as margens de votação da vizinhança são mais estreitas, alcançando precisão competitiva com muito menos exemplos rotulados do que o KNN totalmente supervisionado em dados tabulares.
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Fontes
- Settles, B. (2010). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin-Madison. link ↗
- Zhu, X., Lafferty, J., & Ghahramani, Z. (2003). Combining active learning and semi-supervised learning using Gaussian fields and harmonic functions. Proceedings of the ICML 2003 Workshop on the Continuum from Labeled to Unlabeled Data, 58–65. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with K-Nearest Neighbors Classifier. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/active-learning-k-nearest-neighbors
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