Um profissional de IA precisa de um algoritmo para classificar espécies de flores usando as características: comprimento da pétala, largura da pétala, comprimento da sépala e largura da sépala. Qual algoritmo é adequado para esta tarefa de classificação?

K-nearest neighbors (k-NN) é um algoritmo de classificação supervisionado adequado para este problema. Ele classifica um novo ponto de dados com base na maioria das classes de seus 'k' vizinhos mais próximos no espaço de características (comprimento/largura da pétala e sépala). K-means clustering é um algoritmo de agrupamento não supervisionado, usado para encontrar grupos em dados sem rótulos, não para classificação. ARIMA é um modelo estatístico para previsão de séries temporais, não aplicável aqui. Regressão linear é um algoritmo de regressão usado para prever um valor contínuo, não para classificar em categorias discretas como espécies de flores.