[필기] KNN_머신러닝

학습 방법과 모델 모델 기반 학습 (Model-Based Learning) 데이터로부터 모델을 생성하여 분류 / 예측 진행 ex) Linear Regression, Logistic Regression 사례 기반 학습 (Instance-Based Learning) 별도의 모델 생성 없이 인접 데이터를 분류 / 예측에 사용 Lazy Learning 모델을 미리 만들지 않고, 새로운 데이터가 들어오면 계산을 시작 ex) KNN, Naive Bayes KNN의 정의 K개의 가까운 이웃을 찾아서 분류 및 수치를 예측함 분류 방법 새로운 데이터를 입력 받음 모든 데이터들과의 거리를 계산 가장 가까운 K개의 데이터 선택 K개 데이터의 클래스 확인 다수의 클래스를 새로운 데이터의 클래스로 예측 장점 학습 과정이 없음 결과를 이해하기 쉬움 단점 데이터가 많으면 시간이 오래 걸림 지나치게 데이터에 의존적이어서 노이즈 데이터의 영향을 많이 받음 최적의 K값 설정 이웃을 적게 사용하면 오버피팅, 이웃을 ...