Code Nook; 코딩 독학 일지

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 = [..

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..