Python 머신러닝 #분류하기 (K-최근접 이웃#2)
안녕하세요 IT`s닝겐입니다. 이전 글 K-최근접 이웃#1에 이어 진행하도록 하겟습니다. 이번 진행은 기존 생선데이터를 Numpy배열로 변환 한 뒤, 그 데이터를 분리하여, 각 훈련 데이터와, 테스트 데이터로 분리하고 K-최근접 이웃을 통해 훈련하고, 평가해보며, 임의의 데이터에 대한 산점도를 찍어 K-최근접 이웃이 어떠한 데이터를 참고하는지 확인해보록 하겠습니다. 1. 과정 - 기존 Bream, Smelt생선 데이터를 무게와 길이 별로 합칩니다. - 합쳐진 데이터를 기존과 동일하게 (길이, 무게)인 2차원 배열로 변환하고, Bream과, smelt에 대한 target 데이터를 생성합니다. - 생성된 2차원 배열데이터와 타겟데이터를 Numpy 배열로 변환하고, numpy의 random.shffle 메서드..
2021. 4. 21.
