머신 러닝 만들기(파이썬을 이용) - 2

훈련 세트와 테스트 세트

• 훈련 데이터 - training set
• 평가 데이터 - test set

데이터 준비

fish_length = [....]

fish-weight = [....]

샘플링 편향

한쪽으로 편향된 데이터만 가지면, 잘못된 결과가 도출된다.

되도록 다양하게 데이터를 가져오는 것이 올바른 훈련 데이터가 된다.

넘파이 사용하기

import numpy as np

 

input_arr = np.array(fish_data)

target_arr = np.array(fish_target)

-> 이차원 배열이 나온다.

데이터 섞기

np.random.seed(42)

 

index = np.arange(49)

np.random.shuffle(index)

데이터 나누고 확인

train_input = input_arr[index[:35]]

train_target = target_arr[index[:35]]

test_input = input_arr[index[35:]]

test_target = target_arr[index[35:]]

 

import matplotlib.pyplot as plt

 

plt.scatter(train_input[:, 0], train_input[:, 1])

plt.scatter(test_input[:, 0], test_input[:, 1])

결과

kn = kn.fit(train_input, train_target)

kn.score(test_input, test_target)

1.0

 

두 번쨰 머신러닝을 만들었습니다.

기존에 있는거에서 약간만 변형한 것입니다.