voici mon lien google collab pour les test effectués :
https://colab.research.google.com/drive/15gxnbpN3ZKyxncxIkUZBFhbWIoCF55Hj?usp=sharing
L’algorithme des K plus proches voisins ou K-nearest neighbors (k-NN) est un algorithme de machine learning qui appartient à la classe des algorithmes d’apprentissage supervisé simple et facile à mettre en œuvre qui peut être utilisé pour résoudre les problèmes de classification et de régression.
Avantages et inconvénients du k-NN :
Avantages :
- l’algorithme est simple et facile à mettre en place
- aucune hypothèse sur les données
- l’algorithme est polyvalent. Il peut être utilisé pour la classification, la régression.
Inconvénients :
- l’algorithme devient beaucoup plus lent à mesure que le nombre d’exemples d’apprentissage augmente.
- Le choix de la méthode de calcul de la distance ainsi que le nombre de voisins k-NN peut ne pas être évident
- L’étape de prédiction peut-être lente.