PROGRESS
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단원
데이터 구조화: AI 전처리 17
데이터의 규칙: 예측 로직 14
옷의 시너스: 판단 로직 1
예와 아니오: 판단 로직 6
닮은꼴 찾기: 관계 로직 7
최적의 경로: 강화 로직 7
층층이 지능: 신경망 로직 7
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KNN 알고리즘의 K
30 P
QUESTION 01 #394
K-Nearest Neighbors(KNN) 알고리즘에서 "K"가 의미하는 것은?
다음 중 옳은 것을 고르세요
KNN의 K
- K = 1: 가장 가까운 1명의 의견만 따름 (예민함, 과적합 위험)
- K = 5: 가장 가까운 5명의 다수결로 결정 (적당)
- K = 100: 너무 많은 이웃 참고 (둔감함, 과소적합 위험)
적절한 K 선택이 KNN 성능의 핵심입니다.