[면접 합격자료] KNN 합격 문항 기출 최종합격

1. KNN 알고리즘이 무엇인지 설명하세요.

KNN(K-최근접 이웃) 알고리즘은 분류 및 회귀 문제를 해결하는데 사용되는 간단하면서도 강력한 머신러닝 기법입니다. 이 알고리즘은 학습 데이터에서 새로운 데이터 포인트와 가장 가까운 k개의 데이터를 찾아 그 이웃들의 라벨을 참고하여 예측값을 결정합니다. 거리 측정 방법으로는 유클리드 거리, 맨하탄 거리 등을 사용하며, k값에 따라 모델의 복잡도와 성능이 달라집니다. 예를 들어, 10년간 유방암 진단 데이터셋으로 5개의 이웃을 기준으로 사용할 때, 높은 정확도(약 95%)를 기록한 사례도 있습니다. 또한, 신경망에 비해 계산량이 적고 직관적이기에 추천 시스템, 고객 세분화, 손실 예측 등에 널리 활용됩니다. 특히 k값을 적절히 선택하면 오버피팅과 언더피팅을 방지하는 효과도 볼 수 있습니다. k=3 또는 5로 설정하는 것이 일반적이며, 데이터가 많아질수록 계산 시간이 늘어나지만, 병렬처리와 최적화 기법을 통해 빠른 실시간 처리도 가능합니다. 따라서 KNN은 직관적이고 간단한 구조로, 다양한 산업현장에서 신뢰받는 기법입니다.

2. KNN의 작동 원리를 간단히 설명하세요.

KNN(K-최근접 이웃)은 지…