Escolhendo o valor correto para \( K \)

Para escolher o valor de \( K \) rodamos o algoritmo diversas vezes de forma a encontrar o valor de \( K \) que reduza o número de erros nos exemplos de teste.

É importante mencionar, que quanto menor o valor de \( K \), há maior possibilidade de overfitting e quanto maior esse valor, maior a possibilidade de underfitting.