K-Vizinhos Mais Próximos em Conjunto
O K-Vizinhos Mais Próximos em Conjunto (Ensemble K-Nearest Neighbors) combina múltiplos modelos KNN — cada um treinado com um valor diferente de k, métrica de distância, subconjunto de características ou bootstrap de dados — e agrega suas previsões por voto majoritário (classificação) ou média (regressão). A abordagem reduz a alta variância inerente a qualquer modelo KNN único e produz previsões mais estáveis e precisas em dados tabulares.
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Fontes
- Domeniconi, C., & Yan, B. (2004). Nearest neighbor ensemble. In Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Vol. 1, pp. 228–231. IEEE. DOI: 10.1109/ICPR.2004.1334065 ↗
- Zhou, Z.-H. (2012). Ensemble Methods: Foundations and Algorithms. Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1-4398-3003-1
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble K-Nearest Neighbors (Aggregated KNN). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/ensemble-k-nearest-neighbors
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