Você busca novas formas de usar dados estrategicamente?
Então, precisa conhecer o KNN (sigla para o termo K-Nearest Neighbors).
Trata-se de um algoritmo de machine learning que utiliza a similaridade entre dados para realizar análises e apoiar a tomada de decisões.
Quando bem aplicado, o KNN tem ajudado profissionais a melhorar a personalização de serviços, realizar segmentações de mercado mais precisas e aumentar a capacidade de previsão e resposta rápida às demandas do mercado.
Neste artigo, iremos nos aprofundar em como otimizar o KNN para cenários reais. Acompanhe!
O que é o KNN?
O K-Nearest Neighbors (KNN), também conhecido como "vizinhos mais próximos", é uma técnica utilizada para extrair insights detalhados a partir da coleta e análise de dados, sendo particularmente valiosa para empresas que desejam transformar dados em soluções práticas.
A essência dessa abordagem está na análise cruzada de informações para identificar padrões e similaridades, permitindo realizar previsões, classificações ou recomendações.
Pense, por exemplo, em um super app de banco que busca aprimorar suas recomendações de produtos para os clientes. Esse tipo de aplicação gera uma enorme quantidade de dados constantemente, como preferências de compra, histórico de navegação e comportamentos dos usuários ao interagir com a plataforma.
Cada cliente é representado como um ponto em um espaço multidimensional, onde cada dimensão pode corresponder a características como categorias de produto, frequência de compra, entre outros dados relevantes. O KNN entra em ação quando uma dessas dimensões é ativada pela interação de um usuário com o sistema.
Nesse momento, o algoritmo busca clientes com históricos, perfis e comportamentos semelhantes. Com isso, sua empresa pode oferecer recomendações personalizadas ao cliente atual, baseando-se nas escolhas feitas por consumidores "similares".
O princípio básico do KNN é simples: objetos semelhantes tendem a estar próximos uns dos outros em um "espaço de características". Assim, ao categorizar ou realizar uma análise preditiva do comportamento de um novo objeto de estudo, o modelo considera os "k" vizinhos mais próximos para tomar decisões baseadas nesses padrões.
Como funciona o algoritmo K-Nearest Neighbors?
A base do algoritmo é a comparação de dados atuais com dados históricos, para fazer agrupamentos estratégicos. No geral, são aplicados os seguintes conceitos:
- Proximidade: é necessário adotar alguma métrica de distância para viabilizar a avaliação de quão próximos os pontos estão;
- Classificação: para categorizar um novo objeto, o KNN olha para os "k" vizinhos mais próximos. A classe/característica que mais se repete entre esses vizinhos se torna a previsão para o novo objeto;
- Regressão: nos casos que envolvem regressão, em vez de prever a classe, o KNN calcula a média (ou mediana) dos "k" vizinhos mais próximos e adota esse valor como a previsão.
As etapas necessárias para o algoritmo funcionar adequadamente são:
- Treinamento: como um algoritmo de aprendizado de máquina, durante a fase de treinamento, os dados de treinamento do modelo são armazenados.
- Teste: então, quando um novo objeto precisa de alguma classificação ou previsão, o algoritmo calcula a distância entre ele e os pontos no conjunto de treinamento;
- Seleção dos vizinhos: em seguida, os "k" pontos mais próximos são devidamente identificados.
- Classificação/Regressão: aí, dependendo do objetivo, o algoritmo faz o seu trabalho. Para problemas de classificação, a característica mais frequente entre os "k" vizinhos é escolhida para segmentar. Já para problemas de regressão, a média dos valores dos "k" vizinhos é calculada.
KNN avançado: como melhorar o desempenho do modelo?
O KNN avançado é uma extensão do algoritmo básico de K-Nearest Neighbors, projetado para superar limitações da versão tradicional e oferecer maior precisão em cenários complexos.
No modelo tradicional, todos os “vizinhos” — ou seja, dados com perfis semelhantes — têm o mesmo peso na tomada de decisão.
Porém, o KNN avançado introduz a possibilidade de atribuir pesos diferentes a cada vizinho, com base em critérios como distância ou relevância. Dessa forma, vizinhos mais próximos possuem maior influência nos resultados, enquanto os mais distantes têm um impacto reduzido.
A seguir, vamos explorar esses aprimoramentos em detalhes e discutir como aplicá-los em problemas do mundo real.
Principais abordagens para escolher o número de vizinhos
O KNN avançado pode ser trabalhado conforme os seus interesses. Para isso, vale a pena conhecer algumas das extensões mais aplicadas no mercado atualmente:
- KNN ponderado: diferente do KNN tradicional, que trata todos os vizinhos mais próximos igualmente, o KNN ponderado atribui diferentes pesos aos vizinhos, considerando a distância ou relevância;
- KNN com distâncias adaptativas: em vez de utilizar uma só métrica de distância para todos os vizinhos, esse tipo de KNN as ajusta de maneira adaptativa, levando em consideração a distribuição dos dados em diferentes regiões do espaço;
- KNN em espaços de alta dimensionalidade: o KNN é eficaz em conjuntos de dados de baixa dimensionalidade, mas em conjuntos de alta dimensionalidade, a semelhança entre pontos de dados pode complicar a identificação de vizinhos mais próximos, resultando em possíveis erros de classificação. Para superar esse desafio, métodos avançados de redução de dimensionalidade podem ser aplicados para aprimorar o desempenho do KNN.
- KNN incremental: o modelo é atualizado de maneira eficiente e de maneira contínua, ao incorporar novos dados sem a necessidade de reprocessamento completo;
- KNN com kernel: é introduzida a ideia de "kernelization" no KNN, com funções kernel para transformar os dados antes de calcular as distâncias entre pontos.
Qual é a influência da distância nos resultados?
O KNN toma decisões com base na proximidade entre pontos de dados em um espaço multidimensional. Até por isso, a métrica de distância — e como ela é utilizada — influencia diretamente os resultados do seu modelo de negócios.
Para escolher a que melhor atenda às suas necessidades, analise os tipos mais utilizados no mercado e leve em consideração a natureza dos dados e a relevância do espaço em que eles estão representados.
Essas e outras considerações relacionadas à distância ajudam no impacto positivo que o modelo vai causar, além da sua interpretação de resultados.
Veja um exemplo: para empresas do setor financeiro que fazem análise de risco de crédito, a adequada escolha das distâncias a serem consideradas é o que definirá se um cliente é elegível para contratar determinado produto ou não.
Como lidar com dados não normalizados ou ruidosos?
Cada situação vai demandar um tipo de resposta apropriada. Por exemplo: dados não normalizados podem ter características distintas em diferentes escalas, o que pode impactar a métrica de distância no KNN.
Para contornar a situação, é considerada a normalização de suas características para colocá-las na mesma escala. Isso pode ser feito usando técnicas como Min-Max Scaling, Z-score normalization, ou outras abordagens que ajustem as características para um intervalo específico de análise.
Dados ruidosos, por sua vez, podem distorcer a influência de pontos específicos no KNN. Assim, é importante fazer a identificação e o tratamento deles da maneira apropriada — algumas ideias:
- Remoção de outliers;
- Transformação dos dados;
- Aplicação de técnicas específicas de tratamento de outliers.
Como o tamanho do conjunto de dados afeta a performance do KNN?
Quando lidamos com grandes conjuntos de dados, a eficiência operacional pode ser um desafio, já que o KNN calcula distâncias entre pontos. Além disso, nesse volume intenso de informação digital, muita coisa irrelevante pode surgir pelo caminho e tornar o esforço computacional muito alto, o que afeta a capacidade do KNN.
Mas lidar com isso não é necessariamente um problema: técnicas como pré-processamento e seleção de características são úteis. Além disso, a dimensionalidade do espaço de características também deve ser considerada.
Daí, a importância em equilibrar eficiência, capacidade de generalização e robustez a ruídos. Um exemplo prático seria imaginar um conjunto de dados extenso de avaliações de produtos, em que a eficiência do KNN garantiria recomendações rápidas e a seleção de características removeria dados irrelevantes, resultando em sugestões mais precisas para os usuários.
Quais são as técnicas de otimização que podem ser utilizadas?
Confira alguns bons exemplos de soluções de otimização:
- Tratamento de outliers, algo que ajuda a identificar e lidar com valores atípicos no conjunto de dados;
- Normalização de dados para ajustar a escala das características e evitar que uma domine as outras;
- Ponderação pela distância para atribuir diferentes pesos aos vizinhos com base na distância;
- Redução de dimensionalidade e, com isso, preservar as informações mais relevantes;
- Seleção de características para escolher as que são mais relevantes para o modelo.
Para que o KNN pode ser aplicado?
Sua aplicação possibilita a personalização de serviços e o ajuste de recomendações e de ofertas de acordo com o comportamento de clientes com perfis semelhantes.
Além disso, o KNN viabiliza a segmentação eficiente de clientes, ao permitir estratégias de marketing mais direcionadas e adaptadas a diferentes grupos.
Acontece que a técnica também ajuda a revelar previsões mais precisas sobre o comportamento futuro do cliente, enquanto sua capacidade de análise em tempo real possibilita uma resposta ágil a mudanças nas preferências e tendências do mercado.
Tudo viabilizado pela capacidade ágil e efetiva de análise e cruzamento de informações.
Com você deve ter percebido, a versatilidade é uma das vantagens inerentes ao DNA do KNN.
Entenda melhor algumas das suas aplicações mais benéficas às organizações.
Regressão
Aqui, o KNN é utilizado para prever valores numéricos com base na média dos valores das instâncias vizinhas. Por exemplo: em previsões de preço de imóveis, o KNN pode considerar as características dos empreendimentos imobiliários semelhantes próximos para estimar um valor de mercado.
Agrupamento
Nesse contexto, o KNN pode ser empregado para identificar padrões ou clusters em conjuntos de dados. Isso porque, ao atribuir rótulos com base na similaridade entre pontos, a abordagem facilita a descoberta de grupos naturais de dados, útil em análises de segmentação de mercado ou categorização de documentos.
Detecção de outliers
O KNN é eficaz na detecção de outliers (pontos de dados anômalos ou incomuns). Ao verificar a distância dos vizinhos mais próximos, é possível identificar pontos que se desviam do padrão geral — importante em áreas como detecção de fraudes em transações financeiras.
Sistemas de recomendação
Aqui, o KNN pode servir para sugerir itens com base nas preferências de usuários semelhantes. Se alguém tem histórico de gostos semelhantes, o KNN pode recomendar novos itens que essas pessoas apreciam, melhorando a personalização das recomendações.
Inclusive, a Matera Insights trabalha com esse tipo de solução. A plataforma baseada em IA funciona com base no aprendizado contínuo de padrões e comportamentos. A partir disso, oferece recomendações de ações personalizadas para cada grupo pertencente à sua base. O que só tende a promover positivamente a experiência dos seus clientes!
Reconhecimento de padrões
Essa abordagem também pode ser usada para classificar padrões com base em suas características. Por exemplo: em reconhecimento de escrita à mão, o KNN pode ser treinado com amostras de diferentes estilos para identificar e classificar caracteres escritos por usuários.
Quais são as limitações do KNN?
Assim como qualquer solução, o KNN apresenta algumas limitações que devem ser consideradas para mitigar possíveis obstáculos em aplicações práticas. Seguem os principais pontos de atenção:
Propensão ao overfitting
O KNN pode ser particularmente suscetível ao overfitting, principalmente em conjuntos de dados pequenos ou quando o valor de K é muito baixo. Isso acontece porque o modelo pode se ajustar excessivamente aos dados de treinamento, capturando padrões específicos demais que não se generalizam bem para novos dados. Com um K muito pequeno, há maior sensibilidade a ruídos e variações locais, resultando em decisões inconsistentes.
Sensibilidade à escala das variáveis
Como o KNN utiliza métricas de distância, ele é sensível a variáveis com escalas diferentes. Características com maior magnitude podem ter um impacto desproporcional no cálculo das distâncias, mesmo quando não são as mais relevantes. Por isso, a normalização ou padronização das variáveis é essencial para garantir que todas contribuam de forma equilibrada na decisão do modelo.
Vulnerabilidade a outliers
Outliers podem perturbar a identificação de vizinhos próximos, levando a decisões incorretas ou reduzindo a capacidade do modelo de generalizar. Isso pode impactar tanto a classificação quanto a regressão, tornando importante a detecção e o tratamento de valores atípicos antes da aplicação do algoritmo.
Desempenho em dados esparsos
Em conjuntos de dados esparsos, o KNN pode ter dificuldade em encontrar vizinhos significativos, o que afeta negativamente sua eficácia. Quando os dados estão distribuídos em espaços multidimensionais com pouca densidade, o algoritmo pode identificar conexões irrelevantes, prejudicando a qualidade das previsões.
Conclusão
Apesar de possuir algumas limitações, o KNN dispõe de diversas estratégias para superá-las, consolidando-se como uma solução poderosa e versátil. Esse algoritmo de machine learning é amplamente utilizado em tarefas de classificação, regressão, agrupamento e detecção de padrões, sendo relevante em diversos contextos analíticos.
Ao compreender suas características e aplicar as técnicas adequadas, o KNN pode se tornar uma ferramenta eficaz para a tomada de decisões baseada em dados. Em um mercado cada vez mais dinâmico, onde a interpretabilidade, simplicidade e rapidez são fundamentais, ele se mostra uma opção valiosa.
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