K-NN training

이번에는 더 간편하게 scikit-learn을 사용해서 훈련 세트와 테스트 세트를 만들어보자. train_test_split() 함수를 사용하면 전달되는 리스트나 배열을 비율에 맞게 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어준다. 13개의 테스트 세트 중에 10개가 도미(1)이고, 3개가 빙어(0)입니다. 하지만 이 테스트 세트의 도미와 빙어의 비율은 3.3:1로, 샘플링 편향이 나타났다. sciki...

KNNpythonAIAI

Numpy을 활용하여 KNN 구현

KNN(K-Nearest Neighbor)알고리즘은 데이터를 입력 받았을 때 이미 분류 항목을 알고 있는 데이터 집합에서 가장 유사한 데이터를 살펴보고 다수결 원칙을 통해 분류 항목을 결정하는 알고리즘이다. 알고리즘 순서는 다음과 같다. 새로운 데이터의 좌표와 알고 있는 모든 데이터 집합의 좌표 사이 거리를 계산 오름 차순으로 길이 정렬 새로운 데이터와의 거리가 가장 짧은 데이터 K개의 분류...

머신러닝numpyKNNKNN

python 기계 학습 의 KNN 분류 알고리즘

그의 핵심 사상 은 테스트 샘플 이 어떤 유형 에 속 하 는 지 확인 하려 면 모든 훈련 샘플 에서 이 테스트 샘플 과 가장 가 까 운 앞 K 개의 샘플 을 찾 은 다음 에 이 K 개의 샘플 이 대부분 어느 유형 에 속 하 는 지 보면 이 테스트 샘플 도 어느 유형 에 속 하 는 지 를 보 는 것 이다.쉽게 말 하면 가장 비슷 한 K 개의 견본 을 투표 로 결정 하 라 는 것 이다. 사람들 ...

pythonKNN알고리즘

K 근린 법(KNN)에 관 한 지식 총화 및 python 으로 어떻게 실현 하 는 지

K 수치 가 비교적 크 고 일반화 오차 가 줄 어 들 며 훈련 오차 가 커진다.모델 은 간단하게 예측 에 오류 가 발생 한다(하나의 극단,K 는 견본 수 m 와 같 으 면 분류 가 전혀 없다.이때 테스트 집합 이 무엇 이 든 결 과 는 훈련 집중 이 가장 많은 유형 에 속한다). - weights:기본적으로 uniform 입 니 다.매개 변 수 는 uniform(균등 권 중),distance...

K 근린 법KNNpython