해나의 컴공생존기

버전2의 머신러닝 프로그램은 완벽해보인다. 하지만 어떤 도미를 넣으면 빙어라고 판단하기도 한다! 이는 데이터들이 덜 가공되었기 때문이다. 이런 부분을 데이터 전처리로 해결해보자! 기본 데이터 준비 #머신러닝 프로그램 ver3 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split #도미의 정보 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32...

생선 도미와 빙어를 구분하는 머신러닝을 만들어보자! 산점도 그리기 생선 도미의 데이터를 가져와서 산점도로 확인해보자! 파이썬에서 과학계산용 그래프를 그리는 대표적인 패키지는 matplotlib이다. matplotlib 안에 산점도를 그리는 함수 scatter()함수를 이용하여 도미의 길이와 무게에 대한 산점도를 그려보자! import matplotlib.pyplot as plt #도미의 정보 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0,..