KNeighborsClassifier2 생선 데이터, 렌덤으로 섞기 numpy, KNeighborsClassifier KNeighborsClassifier k-최근접 이웃 모델을 이용하여 머신러닝을 진행해보겠습니다. fish_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, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0, 9.8, 10.5, 10.6, 11.0, 11.2, 11.3, 11.8, 11.8, 12.0, 12.2, 12.4, 13.0, 14.3, 15.0] fish_weight = [242.0, 290.0, 340.0,.. 2023. 7. 31. 파이썬 KNeighborsClassifier KNN 분류 실습 혼자 공부하려고 정리했어요~ np.random.randint() 함수 활용 무작위수 30X2 (2set 생성) 임의 점을 생성하여 KNeighborsClassifier()를 활용하여 어디에 포함되는지 분류하기 import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.utils import shuffle import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(55) #55번의 seed로 랜덤하게 뽑아봐 red = np.random.randint(10, 80, (30, 2)) #30행 2열로 10~80 사이의 임의 숫자 발행 blue = np.random.randint(90, 150, (3.. 2022. 11. 7. 이전 1 다음 반응형
