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Quelle méthode est généralement considérée comme la meilleure pratique pour choisir le nombre optimal de voisins (k) ?
Choisir le plus grand k possible pour garantir que chaque classe soit également représentée, indépendamment de la structure des données.
Sélectionner k en utilisant la validation croisée pour évaluer la performance du modèle sur différentes valeurs de k.
Choisir k égale au nombre de caractéristiques (colonnes) dans le tableau de données
Choisir un k petit pour minimiser le temps de calcul
Choisir k égale au nombre total des échantillons
Utiliser une valeur fixe de k, par exemple 5, car elle fonctionne bien dans la plupart des situations.
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