[TIL] 230504 코랩-깃 연동, knn 연습

https://github.com/HeynaPark/ML-study/blob/main/knn_test.ipynb

GitHub - HeynaPark/ML-study

 

드디어 코랩과 깃허브 연동에 성공했다!!

계속 뭔가 오류가 났었는데 코랩을 아예 삭제하고 차근차근 다시 하니까 되었다.....

.git파일이 뭔가 잘못 되어서 오류가 났던것 같다.

 

참고 사이트

https://velog.io/@recoder/Colab%EA%B3%BC-Github-%EC%97%B0%EB%8F%99%ED%95%98%EA%B8%B0

 

https://nagneo.tistory.com/18

 

 

 

 

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오늘은 혼공머 책에서 제일 처음 나오는 도미 데이터를 가지고 간단한 학습과 예측을 하는 실습을 했다.

 

파란색은 훈련 세트, 

주황색은 테스트 세트이다.

 

 

모델 훈련시 사용한 데이터를 가지고 모델의 성능을 평가하면 안 된다.

그래서 위의 코드에서도 훈련 세트와 테스트 세트로 나누게 된다.

 

도미와 빙어 데이터를 골고루 섞기 위해 numpy를 사용한다.

 

차례대로 진행하면 score값이 1을가지고 정확도 100%를 달성하게 된다.

 

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🚩scikit-learn

KNeighborsClassifier()

 

n_neighbor : 이웃의 개수 지정

p 매개변수 : 거리를 재는 방법 지정, (1은 맨해튼 거리, 2는 유클리디안 거리...)

n_jobs : 사용할 코어의 개수

 

fit() : 모델 훈련, 특성과 정답데이터 전달

predict() : 훈련과 예측

score() : 성능 측정

 

 

 

 

 

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어차피 코랩으로 하는거 text 입력도 편하게 할 수 있으니까 이걸 활용해서 지식을 잘 기록해야겠다.

데이터를 잘 가지고 놀 줄 알아야 나중에도 편하겠구나 하는 생각이 들었다...