Gabarito disponível
O seguinte código Python utiliza o algoritmo KNN (k-nearest neighbors) para classificação, em que o parâmetro n_neighbors define o número de vizinhos que o classificador KNN irá considerar para realizar a previsão.
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
X = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
neigh.fit(X, y)
print(neigh.predict([[1]]))
print(neigh.predict_proba([[0.9]]))
Com base no código precedente, é correto afirmar que, caso o valor de n_neighbors fosse alterado de 3 para 4, o modelo
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
X = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
neigh.fit(X, y)
print(neigh.predict([[1]]))
print(neigh.predict_proba([[0.9]]))
Com base no código precedente, é correto afirmar que, caso o valor de n_neighbors fosse alterado de 3 para 4, o modelo