k-최근접 이웃회귀

Ch3-1. K-최근접 이웃 회귀

K-최근접 이웃 회귀 K-최근접 이웃 회귀에 데하여 설명을 드리기 전에, 회귀에 대하여 설명을 드리겠습니다. 회귀(Regression)은 지도학습 알고리즘의 종류중 하나이며, Sample을 몇개의 Class중 하나로 분류하는 문제입니다. 지도학습 알고리즘중 하나인 분류와 똑같이 예측하려는 Sample에 가장 가까운 Sample K개를 선택합니다. 그림에서 보여드렸듯이, 예를 들면 샘플 X의 Target값을 구하려고 합니다. 각각 이웃한 샘플의 타겟값이 100, 80, 60 이면, 이를 평균화하면, Sample X의 예측 Target값은 80이 됩니다. 데이터 준비 이번에는 훈련 데이터를 Numpy 배열로 바로 만들어서 변환해보겠습니다. 농어의 길이를 특성, 무게를 Target으로 하겠습니다. import..