실행 결과

Accuracy: 72.91 %
Standard Deviation: 4.53 %

k-최근접 이웃 분류기는 sklearn.neighbors에서 KNeighborsClassifier() 분류기를 불러와 사용할 수 있습니다. 이 알고리즘은 k의 수를 변경해 가면서 새로운 데이터를 예측하는 방법이므로 k 값을 잘 정하는 것이 중요합니다. 최적의 k 값은 어떤 데이터를 학습하는지에 따라 달라지므로 정해진 답은 없습니다. 적절한 범위의 k 값을 바꾸어 입력해 가며 최적의 값을 선택하는 과정이 필요합니다.