지도학습은 분류와 회귀로 두가지 종류가 있다. 분류는 샘플을 몇 개의 클래스 중 하나로 분류하는 문제이고, 회귀는 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제이다. k-최근접 이웃 회귀의 원리는 분류와 비슷하다. 샘플에 가장 가까운 샘플 k개를 선택하고 이들의 평균을 구하면 된다! 우리는 농어의 정보들을 분석해서 한 농어의 정보를 예측할 것이다. 농어의 산점도를 보자! 산점도를 보면 길이가 길어질수록 무게가 올라가는 것을 쉽게 알 수 있다. 이제 데이터들을 준비해서 알고리즘을 돌려보자! #데이터 세팅 train_input, test_input, train_target, test_target = train_test_split(perch_length, perch_weight) train_input=train_input..
