728x90 SMALL 회귀1 [머신러닝] k-최근접 이웃 회귀(농어 무게 예측) * 교재: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 (hanbit.co.kr) * 문제: k-최근접 이웃 회귀를 사용하여 농어의 무게를 예측한다. 농어의 길이와 무게를 통해 농어의 무게를 예측하는 k-최근접 이웃 회귀 모델을 만든다. * 문제 해결 과정 1. 농어 데이터 준비하기 2. 훈련 세트와 테스트 세트 만들기 3. KNeighborsRegressor 클래스를 임포트 한 후 객체 만들기 4. 모델 훈련 및 평가하기 5. 과대적합과 과소적합 1) 과소적합 경험하기 2) 과소적합 해결하기 1. 농어 데이터 준비하기 농어 56마리의 길이와 무게 리스트를 준비해 보자. import numpy as np perch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7.. 2023. 1. 28. 이전 1 다음 728x90 LIST
