문제
다음 중 k-NN의 특징으로 틀린 것은?
① 별도의 명시적 학습 단계 없이 예측할 수 있다. ② k가 클수록 과대적합이 될 수 있다. ③ 가까운 k개의 이웃 값을 이용해 예측한다. ④ 모수에 대한 강한 가정을 두지 않는 비모수 방법이다.
정답
2번
해설
정답: 2. k가 너무 작으면 과대적합 위험이 커지고, k가 너무 크면 과소적합 위험이 커집니다.
오답 풀이
- 1번: k-NN은 lazy learning 방식입니다.
- 2번: k가 클수록 과소적합에 가까워집니다.
- 3번: 가까운 k개 이웃의 평균이나 다수결로 예측합니다.
- 4번: 분포 가정 없는 비모수 방법입니다.
보충 개념 k-NN은 거리 기반이라 스케일링이 중요합니다.