문제
KNN 알고리즘에서 K값 선택이 모델 성능에 미치는 영향으로 가장 적절한 설명은?
① K=1일 때 가장 안정적이고 일반화 성능이 우수하다 ② K값이 너무 크면 과소적합, 너무 작으면 과적합 경향을 보인다 ③ K값은 홀수로만 설정해야 하며 짝수는 사용할 수 없다 ④ K값과 모델 성능은 선형적 관계를 가진다
정답
2번
해설
KNN에서 K값이 작으면 노이즈에 민감해져 과적합이 발생하고, K값이 너무 크면 결정 경계가 과도하게 단순해져 과소적합이 발생합니다. ①K=1은 노이즈에 가장 민감하고, ③이진분류에서 동점 방지를 위해 홀수를 선호하지만 필수는 아니며, ④비선형적 관계입니다.