귀하는 로그인되어 있지 않습니다. 이대로 편집하면 귀하의 IP 주소가 편집 기록에 남게 됩니다.스팸 방지 검사입니다. 이것을 입력하지 마세요!== K값 선택하기 == K의 값을 선택하는 것은 데이터마다 다르게 접근해야 한다. K가 높거나 낮을때 발생할수 있는 문제는 다음과 같다. * K가 낮다 → 적은 이웃 수로 판단한다 → 불안정한 결과 ~ 오버피칭 * K가 높다 → 많은 이웃 수로 판단한다 → 지나친 일반화 ~ 언더피팅 따라서 가장 좋은 성능을 내는 값으로 선택해야 한다. K의 값을 1부터 증가시켜가며 각 점들에 대해 KNN으로 분류해보고 오류 계산 가장 오류가 적은 K값을 선택해야 한다. 편집 요약 가온 위키에서의 모든 기여는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 라이선스로 배포된다는 점을 유의해 주세요(자세한 내용에 대해서는 가온 위키:저작권 문서를 읽어주세요). 만약 여기에 동의하지 않는다면 문서를 저장하지 말아 주세요. 또한, 직접 작성했거나 퍼블릭 도메인과 같은 자유 문서에서 가져왔다는 것을 보증해야 합니다. 저작권이 있는 내용을 허가 없이 저장하지 마세요! 취소 편집 도움말 (새 창에서 열림)