Quiz 06 - Introdução

1. O que significa a sigla KNN?

Key Network Node

K-Nearest Neighbors (K-Vizinhos Mais Próximos)

Knowledge Neural Network

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2. Se você usar $K = 5$, o que o algoritmo fará para classificar um novo ponto?

Olhará para os 5 pontos mais distantes

Olhará para os 5 pontos mais próximos e pegará a classe majoritária

Somará o valor dos 5 primeiros pontos do dataset

Multiplicará as coordenadas por 5

3. Qual medida matemática é mais comum para calcular a "proximidade" no KNN?

Raiz quadrada de pi

Distância Euclidiana (linha reta)

Soma de strings

Divisão por zero

4. Por que o KNN é chamado de algoritmo "Lazy" (Preguiçoso)?

Porque ele nunca funciona

Porque ele gasta pouca energia

Porque ele não treina um modelo complexo, ele apenas guarda os dados e calcula na hora da consulta

Porque o código é muito curto

5. O que acontece se o valor de $K$ for muito pequeno (ex: $K=1$)?

O modelo fica muito estável

O modelo fica muito sensível a ruídos e dados atípicos (Overfitting)

O modelo para de prever

A cor do gráfico muda para vermelho

6. Qual destas é uma aplicação real de Classificação?

Prever a cotação do Dólar amanhã

Identificar se uma transação de cartão é Fraude ou Normal

Estimar quantas pessoas virão à festa

Calcular a média de notas da turma

7. No Scikit-Learn, como definimos o número de vizinhos no código?

model = KNN(vizinhos=3)

model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

model = set_k(3)

model = neighbors.count(3)

8. Para usar o KNN com eficiência, as características (features) devem preferencialmente:

Ser apenas nomes (strings)

Ser escalas numéricas normalizadas (estar em intervalos parecidos)

Estar em ordem alfabética

Ter mais de 1000 caracteres

9. Qual a principal desvantagem do KNN em datasets muito grandes?

Ele é difícil de programar

Ocupa muita memória e fica lento (precisa comparar com todos os pontos sempre)

Ele não aceita números negativos

Ele só funciona com fotos

10. Se $K=3$ e os vizinhos são [Gato, Cão, Gato], qual a classe final?

Cão

Gato

Tigre

Erro de empate