반응형 머신러닝 기초3 [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 데이터 전처리 데이터 전처리와 K-최근접 이웃 알고리즘 안녕하세요! 오늘은 데이터 전처리와 K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 이번 포스팅에서는 데이터 전처리의 중요성과 K-NN 알고리즘의 개념을 쉽게 설명하겠습니다.데이터 전처리데이터 전처리는 머신러닝 모델의 성능을 높이는 중요한 과정입니다. 전처리는 데이터의 품질을 높이고, 모델이 데이터를 효과적으로 학습할 수 있도록 돕습니다. 특히, 특성(feature)들의 스케일이 서로 다를 때, 이를 맞추는 작업이 필요합니다.예제: 생선 분류우리는 도미와 빙어를 분류하는 문제를 다루고 있습니다. 생선의 길이와 무게 데이터를 사용하여 도미인지 빙어인지를 예측합니다.데이터 준비먼저, 생선의 길이와 무게 데이터를 파이썬 리스트로 준비합니다.도미_길이 = [.. 2024. 6. 20. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 훈련세트&테스트세트 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝: 훈련 세트&테스트 세트안녕하세요! 오늘은 머신러닝 모델을 훈련할 때, 훈련 세트와 테스트 세트로 데이터를 나누는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이를 통해 모델의 성능을 제대로 평가할 수 있습니다.1. 데이터 나누기머신러닝 모델의 성능을 평가하려면 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어야 합니다. 훈련 세트는 모델을 학습하는 데 사용되고, 테스트 세트는 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.2. 간단한 예제도미와 빙어의 길이와 무게를 이용해 분류하는 문제를 예로 들어보겠습니다. 우리는 K-최근접 이웃 알고리즘(K-NN)을 사용해 이 문제를 해결했습니다. 먼저, 도미와 빙어 데이터를 준비하고 시각화했습니다. 그 다음, 훈련 데이터를 사용해 모델을 학습시키고, 테스트 데이터를.. 2024. 6. 19. [머신러닝] K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘 쉽게 이해하기 K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘 쉽게 이해하기안녕하세요! 오늘은 머신러닝의 기초 알고리즘 중 하나인 K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘에 대해 쉽게 설명해드리겠습니다. K-NN 알고리즘은 이해하기 쉬우면서도 강력한 성능을 자랑하기 때문에, 머신러닝을 처음 접하시는 분들에게 추천하는 알고리즘입니다.K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘이란?K-NN 알고리즘은 지도 학습(Supervised Learning)의 한 종류로, 새로운 데이터 포인트의 클래스(라벨)를 예측하기 위해 가장 가까운 K개의 이웃을 참조하는 방식입니다. 간단히 말해서, 새로운 데이터가 주어졌을 때 그 데이터와 가장 가까운 K개의 데이터 포인트를 찾아 이들의 클래스를 투표하여 예측합니다.K-NN 알고리즘의 작동 원리데이터 준비: 먼저, 분류.. 2024. 6. 18. 이전 1 다음 반응형
