베짱이와 노는 개미

머신러닝에서의 학습은 지도학습과 비지도학습이 있다 지도학습은 다시 회귀와 분류로 나뉜다 오늘은 회귀를 공부해보자 회귀는 임의의 어떤 숫자를 예측하는 것이다. 내년도 경제성장률 예측, 배달 도착 시간 예측 등등이 예시에 포함된다 오늘은 회귀방법 중에 K최근접 이웃 회귀에 대해서 알아보겠다 일단 K최근접이웃알고리즘의 원리를 다시한번 보면 예측하련느 샘플에 가장 가까운 샘플 K개 를 선택한다. 이 샘플들의 무리(클래스)를 확인하고 다수 클래스를 새로운 샘플의 클래스로 예측한다. 예를들어 삼각형과 사각형모양의 샘플이 여러개있는 산점도에서 우리가 예측하려는 샘플 주변에 사각형2개 삼각형 1개가 있다면 사각형이 2개로 다수이기 때문에 예측하려는 샘플의 클래스는 사각형이 되는것이다. K최근접이웃 회귀는 K최근접이웃 ..

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split fish_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0, 9.8, 10.5, 10.6, 11.0, 11.2, 11.3, 11.8, 11.8, 12...

패키지: 사이킷런(sklearn) *사이킷런은 함수뿐 아니라 Kneighborsclassifier와 같은 알고리즘도 제공함 fit() : 데이터에서 규칙을 찾는 훈련 매개변수 2개(훈련데이터+정답데이터) 매개변수를 리스트의 리스트 형태로 전달(이중리스트[[ ]]=2차원배열 ) predict() : 사이킷런 모델을 훈련하고 예측할때 사용 매개변수 1개 매개변수를 리스트의 리스트 형태로 전달(이중리스트[[ ]] ) score() : 훈련된 사이킷런 모델의 성능을 측정(잘 훈련됐는지) 매개변수 2개(특성데이터+정답데이터) 보통 predict메소드로 먼저 예측한 다음에 올바르게 예측했는지에 대한 비율을 반환(만점 1.0) train_test_split() : 전달받은 리스트나 배열을 비율에 맞게 훈련세트, 테스..

오늘은 앞서 봤던 데이터들로 테스트세트와 훈련세트를 구성해보고 학습시킨후에 제대로 학습됐는지 확인까지 해보겠다 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np fish_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0, 9.8, 10.5, 10.6, 11.0, 11.2, 11.3, 11.8, ..