KNN이 어떻게 인간처럼 예측하는지 시각적 Python 예제로 알아보기
카테고리
데이터 과학/AI
서브카테고리
인공지능, 머신러닝
대상자
- 초보자 및 머신러닝 기초 이해를 원하는 개발자, 데이터 과학자
- 시각적 학습과 간단한 코드 예제를 통해 KNN 알고리즘의 작동 원리를 쉽게 이해하고자 하는 사람
- Python 및 scikit-learn 라이브러리 사용에 관심 있는 사람들
핵심 요약
- KNN(K-Nearest Neighbors)은 Lazy Learning 방식으로, 훈련 과정이 필요 없고 새로운 데이터에 대해 즉시 예측을 수행
- 작은 데이터셋에서 효율적으로 작동하며, AI의 의사결정 과정을 시각적으로 이해하는 데 유리
KNeighborsClassifier와make_classification을 사용한 시뮬레이션 코드를 통해 KNN의 작동 방식을 직관적으로 확인 가능
섹션별 세부 요약
1. KNN의 원리 및 특징
- 알고리즘의 핵심은 "최근접 이웃"을 기반으로 예측
- 데이터 저장만 수행하고, 예측 시 K개의 최근접 데이터 포인트를 기반으로 투표
- 훈련 단계가 없음 → 즉시 예측 가능
2. 시각적 예제 및 Python 코드 구현
make_classification을 사용해 2개의 클래스로 구성된 합성 데이터셋 생성KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)으로 K=5 설정 후 모델 학습 및 예측 수행- matplotlib을 통해 데이터 포인트 분포와 예측 결과를 시각화
3. KNN의 활용 사례 및 장점
- 추천 시스템, 이미지 분류, 이상치 탐지 등에서 활용
- 간단한 구현과 시각적 해석 가능성으로 초보자에게 친화적
- 데이터의 분포 패턴을 직관적으로 이해할 수 있음
결론
- KNN은 간단한 알고리즘이지만, AI의 의사결정 방식을 이해하는 데 유용
KNeighborsClassifier와make_classification을 사용한 예제 코드를 통해 직접 실험해보며 KNN의 작동 원리를 체감- 작은 데이터셋에서의 고성능과 시각적 해석 가능성이 주요 장점으로, 초보자 교육 및 개념 설명에 적합