우리나라는 입찰에서 전자입찰을 기본으로 사용하고 있다. 전자입찰은 발주처에 직접 찾아가서 입찰 서류를 제출해야했던 번거로움을 간소화하고, 조달업체와 공공기관에 대면접촉에 의한 부정입찰을 방지할 수 있다는 장점이 있다. 그러나전자입찰에서 입찰 가격을 예측하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 전자입찰에 적용할 수 있는 파이썬을 이용해머신러닝을 적용한 입찰프로그램을 제안한다. 입찰 프로그램은 k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors : KNN) 알고리즘의KNeighborsRegressor를 이용하여 기존의 낙찰현황 데이터를 분류한 후, 이를 분석하여 훈련 세트와 테스트 세트의 정확도를통해 KNN 알고리즘을 이용한 모델을 구성하고, 기존낙찰가 분석을 통해 낙찰금액을 예측하였다.