[면접 합격자료] KNN 기자 합격 문항 기출 최종합격

1. KNN 알고리즘이 무엇인지 설명하시오.

KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘은 분류와 회귀 분석에 사용하는 지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 새로운 데이터 포인트를 분류하거나 예측할 때, 학습 데이터셋 내에서 가장 가까운 이웃(K개)의 정보를 이용하여 판단합니다. 거리 측정 방법으로는 유클리드 거리, 맨하탄 거리 등이 사용되며, 예를 들어 고객 데이터에 따라 제품 추천 시스템에 활용할 때 고객의 구매 패턴과 유사한 고객 K명을 찾고, 그들의 구매 데이터를 바탕으로 추천을 하게 됩니다. 실제로 금융권에서는 신용평가에 활용되어 한 고객의 신용 점수가 650점이더라도, 유사 고객군의 평균 점수 680점과 비교하여 신용 등급을 조정하는 식으로 적용됩니다. K값에 따라 모델의 성능이 크게 달라질 수 있는데, 일반적으로 교차 검증을 통해 최적의 K를 찾으며, K값이 작으면 노이즈에 민감해지고 크면 계산량이 늘어나게 됩니다. 또한 KNN은 별도의 학습 과정이 필요 없으며, 데이터가 늘어날수록 계산량이 증가하는 특징이 있어 대용량 데이터 처리에는 적합하지 않지만, 해석이 직관적이고 간단한 알고리즘입니다. 데이터의 분포를 시각적으로 쉽…