kNN par distance et vote

Vote local

k = 5 : les 5 plus proches votent. k petit = flexible et bruité, grand = lisse et biaisé. Échelle obligatoire, sinon la colonne aux grands nombres décide seule.

KNeighborsClassifier(n_neighbors=5).fit(X_train_scaled, y_train)

Coût

Aucun entraînement, prédiction en O(n*p) : lent en grand n. Excellent baseline locale et outil pédagogique des distances avant k-means.