KNN & 의사결정나무 머신러닝 모델은 크게 특정 함수 형태(예: 선형 방정식)를 미리 가정하는 모수적(Parametric) 모델과, 그렇지 않은 비모수적(Non-parametric) 모델로 나뉜다.KNN(K-Nearest Neighbors)과 의사결정나무(Decision Tree)는 대표적인 비모수적 모델입니다.이들은 고정된 매개변수 개수를 갖지 않으며, 학습 데이터가 많아질수록 모델의 복잡도도 함께 증가하여 데이터 자체의 형태에 유연하게 대응한다는 특징이 있습니다. KNN (K-Nearest Neighbors)KNN은 데이터 분류에 있어서 가장 직관적인 알고리즘이다. "입력 공간에서 서로 가까이 있는 데이터들은 같은 정답(클래스)을 가질 확률이 높다" 새로운 데이터가 들어오면, 미리 정해둔 거리..
