머신 러닝 만들기(파이썬을 이용)

"생선의 이름을 자동으로 분류해야 한다."

라는 일을 하기위해서 머신러닝을 짜야한다.

문제 정의

도미 vs 빙어

2개의 class

classification(분류)

binary classification(이진 분류)

데이터 준비

도미(bream) 데이터 - 산점도(파랑) 

빙어(smelt) 데이터 - 산점도(주황)

데이터 합치기

length = bream_length+smelt_length

weight = bream_weight+smelt_weight

 

fish_data = [[l, w] for l, w in zip(length, weight)]

정답 준비

1 - 도미

0 - 빙어

 

fish_target = [1]*35 + [0]*14

k-최근접 이웃

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

kn = KNeighborsClassifier()

kn.fit(fish_data, fish_target)

kn.score(fish_data, fish_target) -> 1.0

kn을 '객체' 보다는 모델이라고 부른다.

 

머신러닝 -> 지도 학습 -> k-최근접 이웃

k-최근접 이웃 알고리즘

• k-Nearest Neighbor(k-NN)
• 입력에 대해 가장 가까운 k개를 찾아서 분류(회귀)하는 방식
  • 회귀: 여러개의 독립적인 변수에 영향을 받는 변수의 상관관계
• k-NN에서 학습이란 학습 데이터(training data)와 항목(target)을 저장하는 것

가장 가까운 거리를 어떻게 찬는가.

여러 거리 척도 사용 가능하다.

유클리드 거리

점x=𝑥1,𝑥2,…,𝑥𝑛와 점점y=𝑦1,𝑦2,…,𝑦𝑛가 있을 때 , 두 점사이의 거리를 계산하는 방법

지금 까지 한 것으로 머신러닝 모델 하나를 만들었다.