[면접 합격자료] KNN 기술 합격 문항 기출 최종합격

1. KNN 알고리즘의 기본 원리를 설명하시오.

KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘은 새로운 데이터 포인트의 분류 또는 회귀값을 결정하는 데 사용되는 비모수 지도학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 학습 데이터 전체를 저장한 후, 새로운 데이터가 주어지면 이 데이터와 가장 가까운 K개의 이웃 데이터를 찾습니다. 거리 척도로 유클리드 거리, 맨하탄 거리 등을 사용하며, K값은 일반적으로 홀수로 선택하여 다수결 투표 방식을 채택합니다. 예를 들어, 100개의 이웃 데이터 중 70개가 특정 클래스로 분류되어 있다면, 새 데이터는 해당 클래스로 분류됩니다. KNN은 구현이 간단하고 이해가 쉽기 때문에 의료 영상 분석, 추천 시스템, 금융 사기 탐지 등에 널리 활용됩니다. 실제 응용 사례로 미국 주요 신용평가사들이 신용점수 계산에 KNN을 사용하여 85% 이상의 예측율을 보인 경우도 있습니다. 그러나 높은 계산 비용과 차원이 높아질수록 성능이 저하되는 문제도 존재하며, 적절한 K값 선정과 거리 측정 방식 선택이 중요합니다. 이러한 특성으로 인해 KNN은 작은 데이터셋이나 실시간 예측이 필요한 응용 분야에서 유용하게 사용됩니다.

2. KNN에서 `k` 값을…