K-Nearest Neighbors 회귀의 원리 K-Nearest Neighbors 알고리즘을 활용한 회귀도 분류의 원리와 같습니다. 예를 들어 기존에 있던 생선의 데이터를 가지고 새로 잡은 생선의 무게를 예측해야 할 때, 무게를 모르는 새로운 생선 데이터가 들어오면 가장 가까운 k개의 이웃을 찾아 그 이웃들의 평균을 계산해 값을 예측합니다. k = 3이라고 가정했을 때 새로 잡은 생선과 가장 근접한 3개의 이웃의 무게가 125, 130, 120이라면 세 값의 평균인 125로 예측합니다. Weighted Regression(가중 회귀) 가까운 이웃들의 단순 평균을 구하는 것이 아닌 각 이웃이 얼마나 가까이 있는지에 따라 가중 평균을 구할 수 있습니다. 다시 말해 거리가 가까울수록 데이터가 더 유사할 것이..