Uma empresa de e-commerce está utilizando o algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) para prever a categoria de novos produtos que estão sendo cadastrados no seu sistema. O modelo foi treinado com um conjunto de dados contendo informações sobre o preço e o peso de produtos já classificados nas categorias "Eletrônicos", "Moda" e "Alimentos". O objetivo da empresa é classificar novos produtos com base nas características mais semelhantes aos produtos existentes. O modelo foi treinado com um valor de K = 3, e a empresa agora deseja testar com outros valores de K.

Durante o teste, o valor de K foi alterado para 10 e, após a aplicação do modelo, o desempenho foi pior, com mais produtos sendo classificados incorretamente. A equipe ficou com dúvidas sobre o impacto de diferentes valores de K na precisão do modelo.

Com relação ao uso do algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN), analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:


I. A alteração do valor de K para 10 resultou em uma diminuição da precisão do modelo, pois um número elevado de vizinhos pode incluir classes mais distantes, levando a decisões de classificação menos precisas.

PORQUE

II. O algoritmo KNN classifica novos produtos observando os K produtos mais próximos em termos de preço e peso, e a categoria atribuída ao novo produto é determinada pela maioria das categorias dos seus vizinhos mais próximos.


A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.