K개의 가까운 이웃 샘플을 선택 ➡ 선택한 샘플 중 가장 많은 샘플이 속하는 클래스를 찾아 해당 클래스로 예측한다.
이진 분류인 경우 동수 결과를 방지하기 위해 K를 홀수로 지정
클래스가 3개 이상인 경우 짝수로 설정해도 무방함
K=1 일때와 K=3일때 예측값이 다르게 나타난다.
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KneighborsClassifier(n_neighbors=3)