1. 학습 방식에 따른 분류모델 기반 학습 (Eager Learning)훈련 단계에서 데이터를 사용하여 수학적 모델을 구축함(학습데이터들을 통해 파라미터 형성).예측 시에는 미리 만들어진 모델만 사용하여 결과를 도출함.사례 기반 학습 (Lazy Learning)훈련 단계에서는 데이터를 메모리에 저장만 함.예측 시점에 새로운 데이터와 기존 데이터를 일일이 비교함.k-최근접 이웃(k-NN)이 대표적임.2. k-최근접 이웃 (k-NN) 알고리즘가장 가까운 $k$개의 이웃을 찾아 값을 결정함.분류: 이웃 중 빈도수가 높은 클래스로 선택함.회귀: 이웃들 값의 평균을 계산함.주요 하이퍼파라미터:n_neighbors $k$ 값: 가장 가까운 이웃을 몇 개까지 볼 것인가작은 k : overfitting(k=1 일 때 ..