다음은 변속기(am, 1=수동)를 k-NN 으로 분류하며 변수 표준화 … | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 10회 상세 페이지

다음은 변속기(am, 1=수동)를 k-NN 으로 분류하며 변수 표준화 전후를 비교한 R 코드와 출력이다. 해석으로 옳은 것은?
> library(class)
> X <- mtcars[, c("disp", "hp", "wt")]
> set.seed(1); r1 <- knn.cv(X, mtcars$am, k = 3)
> set.seed(1); r2 <- knn.cv(scale(X), mtcars$am, k = 3)
> table(raw = r1, actual = mtcars$am)
> table(scaled = r2, actual = mtcars$am)
   actual
raw  0  1
  0 15  5
  1  4  8
      actual
scaled  0  1
     0 16  2
     1  3 11

표준화 후 오분류가 9개에서 5개로 준다

knn.cv 는 훈련 자료 재예측 결과다

표준화 전엔 wt 가 거리를 지배한다

표준화 전 수동 재현율이 더 높다

두 table 의 비대각 합이 raw 4+5=9, scaled 3+2=5 이므로 표준화 후 오분류가 9개에서 5개로 줄었다.
knn.cv 는 한 관측치씩 빼고 나머지로 예측하는 LOOCV 결과이며, 표준화 전에는 값의 범위가 큰 disp 가 거리를 좌우한다.
재예측: knn.cv 는 자기 자신을 뺀 교차검증 예측이다
재현율: actual 1 열에서 raw 8/13, scaled 11/13 이다
wt: 범위가 가장 작아 거리에 기여가 가장 작다