Explorando Similaridades com KNN: De Classificação a Embeddings

O K-Nearest Neighbors (KNN) é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado tanto para classificação quanto para regressão. É conhecido por sua simplicidade e eficácia em problemas onde a similaridade entre os dados é crucial. Neste artigo, exploramos o conceito do KNN como algoritmo de classificação e demonstramos sua aplicação em comparação de embeddings.

1. O que é o KNN?

O KNN baseia-se na premissa de que objetos semelhantes tendem a estar próximos uns dos outros em um espaço de características. Dado um novo ponto de dados, o KNN calcula as distâncias entre este ponto e os demais pontos no conjunto de treinamento. Em seguida, identifica os K vizinhos mais próximos e realiza a classificação com base na maioria das classes dos vizinhos.

A principal métrica usada para medir distância entre os pontos é a distância euclidiana, calculada como:

distância = √((x2 - x1)² + (y2 - y1)²)

Para n dimensões, a fórmula é estendida para:

distância = √(∑(xi - yi)²)

2. Como o KNN funciona?

1. Escolha o valor de K (o número de vizinhos).
2. Calcule a distância entre o ponto de teste e todos os pontos do conjunto de treinamento.
3. Classifique o ponto com base na maioria das classes dos K vizinhos mais próximos.

Exemplo de Classificação com KNN usando Scikit-learn

O código abaixo demonstra como usar o algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) para um problema de classificação utilizando o dataset Iris.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# Carregar o dataset Iris
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

# Dividir os dados em treino e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Inicializar o modelo KNN
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# Treinar o modelo
knn.fit(X_train, y_train)

# Fazer previsões
y_pred = knn.predict(X_test)

# Avaliar o modelo
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Acurácia: {accuracy:.2f}")
print("\nRelatório de Classificação:")
print(classification_report(y_test, y_pred))

    

Execute o código em um ambiente Python para observar os resultados, incluindo a acurácia e o relatório de classificação do modelo.

3. Aplicação do KNN na Comparação de Embeddings

Os embeddings são representações vetoriais de alta dimensão usadas para capturar a semântica de palavras, frases ou documentos em aprendizado de máquina. No contexto de comparação de embeddings, o KNN é utilizado para encontrar os K vetores mais próximos, o que é particularmente útil em tarefas como:

• Busca semântica: Encontrar documentos semelhantes com base em embeddings.
• Recomendações: Sugerir itens com base na proximidade no espaço vetorial.
• Classificação de texto: Determinar a categoria de um texto com base nos embeddings mais próximos.

Exemplo prático:

Imagine que você tem embeddings de frases e deseja classificar uma nova frase em uma das categorias: Esporte, Tecnologia ou Música. O KNN calcula as distâncias entre o embedding da nova frase e os embeddings no conjunto de treinamento. Ele seleciona os K mais próximos e realiza a classificação com base na categoria predominante.

Vantagens do KNN para Embeddings:

• Simples de implementar.
• Efetivo para dados de alta dimensão como embeddings.
• Adequado para tarefas onde a similaridade é essencial.

Desafios do KNN para Embeddings:

• Pode ser computacionalmente caro em grandes conjuntos de dados.
• Escolher o valor de K e a métrica de distância adequados pode ser desafiador.

Para mais informações sobre o KNN e embeddings, consulte os links abaixo:

• Documentação do KNN no Scikit-Learn
• O que são Word Embeddings?