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Sun.El Data Analysis

[사이킷런] Kneighborsclassier() (k-최근접 이웃 분류 모델) - 데이터스케일링 적용

1. 데이터 준비하기 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, 12.0, 12.2, 12.4, 13.0, 14.3, 15.0] fish_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, ..
Machine Learning 2023. 7. 30. 17:44
[사이킷런] Kneighborsclassier() (k-최근접 이웃 분류 모델)

k-최근접 이웃 알고리즘이란? 가장 간단한 머신러닝 분류 알고리즘으로 사실 어떤 규칙을 찾기보다 전체 데이터를 메모리에 가지고 있는 것이 전부임 KneighborsClassifier() : k-최근접 이웃 알고리즘을 적용하기 위한 사이킷런 클래스 fit() : 사이킷런 모델 훈련할 때 사용하는 메서드, 2차원 리스트를 전달해야 함 score() : 사이킷런 모델 평가(정확도 = 정확히 맞춘 개수 / 전체 데이터 수) 메소드, 2차원 리스트를 전달해야 함 predit() : 새로운 정답을 예측하는 메서드, 2차원 리스트를 전달해야 함 1. 데이터 준비하기 [In] #특성 - 2개(length, weight) #도미데이터 35개(bream_length, bream_weight) bream_length = [..
Machine Learning 2023. 7. 30. 15:56
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