요약: X(단일 데이터 혹은 배열) 와 y(정답)로 1:1 매칭된 데이터들을 학습(fit) 시켜준 후, 테스트 데이터인 X' 를 주었을 때 기존 학습 데이터를 기반으로 가까운 정답을 내 뱉는다. KNeighborsClassifier 와의 차이점 : KNeighborsClassifier 의 경우는 기존의 학습 데이터들과 가까운 것들의 다수결로 하나를 정해 결과를 뱉는, 다시 말해 1 or 0 의 데이터를 돌려준다면(분류), KNeighborsRegressor 의 경우는 가까운 점들끼리의 평균값을 돌려준다.(회귀) 가령 0 이나 1 이 아니라 0.99521 같은 실수값을 돌려준다. 예를 들면, KNeighborsClassifier 는 빙어인지 도미인지 구분하기 위해 쓰인다면, KNeighborsRegress..
