종속 변수 1. 범주형변수 -> knn 중 가장많이 나타나는 범주로 Y를 추정 -> Tie 문제를 막기 위해 k는 홀수로 정하는 것이 좋다. 2. 연속형 변수 -> K-nearest neighbors 의 대표 값(평균)으로 y를 추정 -> inverse distance weighted average 고려 가능. 거리가 가까우면 크고 멀머는 작게끔 역수형태로 weight 를 줌 ex) 너무 큰 K -> 미세한 경계부분 분류가 아쉬 움 너무 작은 K -> 나눠진 것이 복잡해서 과적합우려 -> 이상치의 영향을 크게 받을 것 -> 패턴이 직관적이지 않음 K의 결정 1.training error ->k=1에서 가장 낮음 -> 과적합의 가능성 2.Test error ->데이터에 따라 최적의 k가 존재 3.k의 결정..
