Python/머신러닝+딥러닝 Ⅰ11 KNN_Regression&LinearRegression □ K 최근접 이웃 회귀(K-NN Regression) ○ K-최근접 이웃 회귀모델은 분류와 동일하게 가장먼저가까운 k개의 이웃을 찾음. ○ 그다음 이웃샘플의 타깃값을 평균하여 샘플의 예측값으로 사용. ○ 사이킷런은 회귀모델의 점수로 R^2 즉 결정계수 값을 반환. ○ 이 값은 1에 가까울수록 좋으며 정량적인 평가르 하고싶다면 사이킷런에서 제공하는 다른 평가 도구를 사용할 수 있음. □ 선형 회귀(LinearRegression) ○ 기본개념 : 평균(기대값)으로 돌아간다. ○ 즉, 평균값에 가까워지려는 경향을 의미하는게 회귀임. ○ 널리 사용되는 대표적인 회귀 알고리즘. ○ 선형이란 말에서 짐작할 수 있듯이 특성이 하나인 경우 어떤 직선을 학습하는 알고리즘. ○ 특성을 가장 잘 나타낼 수 있는 직선을 찾.. 2024. 3. 13. K-Nearest Neighbor : K-NN 알고리즘 □ K-NN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘 : k-최근접 이웃 알고리즘(또는 줄여서 k-NN)은 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식으로 두 경우 모두 입력이 특징 공간 내 k개의 가장 가까운 훈련 데이터로 구성 □ 분석내용 : 도미와 빙어의 길이, 무게 속성 데이터로 새로 들어오는(입력되는) 물고기의 종류를 분류해보자 ○라이브러리 # 라이브러리 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #K-NN알고리즘활용을위해 호출 ○데이터준비 #도미 데이터 준비 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, .. 2024. 3. 12. 이전 1 2 다음
