Data Science/혼자 공부하는 머신러닝

K-Neighbors Regressor을 이용해 학습시킨 모델에 문제가 발생했다!데이터셋 perch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 27.3, 27.5, 27.5, 27.5, 28.0, 28.7, 30.0, 32.8, 34.5, 35.0, 36.5, 36.0, 37.0, 37.0, 39.0, 39.0, 39.0, 40.0, 40.0, 40.0, ..

K-최근접 이웃 회귀 (K-Neighbors Regression)K-최근접 이웃 분류와 같이 예측하려는 샘플에 가장 가까운 샘플 K개를 선택선택한 샘플들의 값의 평균을 구함데이터 준비 import numpy as npperch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 27.3, 27.5, 27.5, 27.5, 28.0, 28.7, 30.0, 32.8, 34.5, 3..

생선 분류 문제 한빛 마켓에서 팔기 시작한 생선: ['도미', '곤들매기', '농어', '강꼬치고치', '로치', '빙어', '송어']-> 이 생선들을 프로그램으로 분류하려고 한다.# 생선 길이>30cm -> '도미'라고 분류한다면?if fish_length >= 30: print('도미') 하지만 생선길이>30cm인 생선이 무조건 도미라고 할 수 없음. 일반적인 프로그램: '누군가 정해준 기준대로 일함머신 러닝(ML: Machine Learning): 누군가 알려주지 않아도 알아서 기준을 찾아서 일함 결론: 머신러닝 기법을 통해 생선의 길이, 무게 데이터를 기반으로 분류해보자!'도미/빙어 분류'와 같이 두 가지 클래스(class)로 분리 하는 것 -> 이진분류(Binary Classificatio..