반응형 KNN1 [머신러닝 알고리즘] KNN, k-최근접 이웃 알고리즘에 대해서 지도 학습 방법새로운 데이터 포인트를 예측할 때 가장 가까운 k개의 데이터 포인트를 참고거리 기반 분류 및 회귀 알고리즘1. KNN의 기본 개념KNN은 기존 데이터의 분포를 활용하여 예측을 수행합니다. 모델 학습 중에는 명시적인 학습 단계가 없으며, 대신 모든 데이터 포인트를 저장하고 예측 시 계산을 수행합니다.이러한 특징 때문에 KNN은 비모수(non-parametric), 게으른 학습(lazy learning) 알고리즘으로 분류됩니다.1.1 KNN의 작동 원리새로운 데이터 포인트(예측 대상)가 주어지면:기존 데이터와의 거리를 계산합니다.가장 가까운 K개의 데이터 포인트를 선택합니다.분류 문제: K개의 이웃에서 가장 많이 등장한 클래스를 예측값으로 선택.회귀 문제: K개의 이웃의 평균값 또는 중앙값을 .. 2025. 1. 21. 이전 1 다음 반응형