다음 R 코드와 실행 결과에 대한 설명으로 옳은 것은?> libr… | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 2회 상세 페이지

다음 R 코드와 실행 결과에 대한 설명으로 옳은 것은?
> library(class)
> X <- scale(mtcars[, c("mpg", "hp", "wt")])
> y <- factor(mtcars$am, labels = c("auto", "manual"))
> set.seed(123)
> idx <- sample(1:32, 22)
> pred <- knn(X[idx, ], X[-idx, ], y[idx], k = 3)
> table(pred, actual = y[-idx])
        actual
pred     auto manual
  auto      7      1
  manual    1      1

테스트 분류 정확도는 0.8이다

manual 예측의 정밀도는 1이다

테스트 관측치는 모두 22개이다

k 가 클수록 결정경계가 복잡해진다

출력 표의 대각 합(auto-auto, manual-manual)을 전체 테스트 수로 나누면 정확도는 8/10 = 0.8이다.
훈련에 22개를 쓰고 나머지 10개가 테스트이며, k-NN 은 거리 기반이라 scale 로 표준화한 뒤 적용한다.
22개는 훈련 데이터 수이고 테스트는 10개이다.
pred 가 manual 인 행에서 실제 manual 은 절반이므로 정밀도는 0.5이다.
k 를 키우면 이웃이 많아져 경계가 완만해진다.