En este video hemos elaborado una guía ilustrada y detallada sobre el funcionamiento del algoritmo KNN (K-Nearest Neighbors o K-Vecinos Más Cercanos).
Este método, considerado uno de los más sencillos dentro del mundo del machine learning, se basa en una idea intuitiva: para predecir el valor o la categoría de un nuevo dato, observamos los k ejemplos más cercanos dentro del dataset de entrenamiento y tomamos una decisión en función de ellos.
A pesar de su simplicidad, el KNN es sorprendentemente versátil. Puede emplearse en tareas de clasificación (por ejemplo, reconocer si una imagen corresponde a un gato o a un perro) y de regresión (como estimar el precio de una vivienda a partir de propiedades similares). Además, no requiere un proceso de entrenamiento complejo, ya que se apoya directamente en los datos disponibles en el dataset, lo que lo convierte en una opción ideal para explorar rápidamente patrones y relaciones.
