k-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, KNN) 가장 간단한 머신러닝 알고리즘 장점 구현이 쉽다 알고리즘을 이해하기 쉽다 수학적으로 거리를 계산하는 방법만 알면 이해하기가 쉽다 숫자로 구분된 속성에 우수한 성능을 보인다. 별도의 모델 학습이 필요 없다. Hyper-parameter가 적다 단점 예측 속도가 느리다 하나의 데이터를 예측할 때마다 전체 데이터와의 거리를 계산해야 한다 메모리를 많이 사용한다 노이즈 데이터(수집된 데이터가 참값만 가지고 있지 않을 경우)에 예민하다 예측값이 편향될 수 있다 학습된 모델이 아닌 가까운 이웃을 통해 예측하기 때문에 예측값이 틀릴 가능성이 상대적으로 높아진다 가장 가까운 훈련 데이터 포인트 하나를 최근접 이웃으로 찾아 예측하는 방법 숫자 k와 거리 측정 ..