어떤 박스에 들어간 생선의 크기, 무게 등이 주어졌을 때 7개 생선에 대한 확률을 출력하려는 문제를 풀려고 한다. 이에 대해 k-최근접 이웃은 주변 이웃을 찾아주니까 이웃의 클래스 비율을 확률이라고 출력하면 되지않을까?라는 아이디어를 활용할 것이다. import pandas as pd fish = pd.read_csv('https://bit.ly/fish_csv_data') fish.head() 이 데이터 프레임에서 Species열을 타깃(정답값)으로 만들고 나머지 5개 열은 입력 데이터로 사용할 것이다([3]실행). 그리고 [5]실행 부분에서 훈련 세트와 테스트 세트로 나눈다. StandardScaler클래스를 사용해 훈련 세트와 테스트 세트를 표준화 전처리해주고 훈련 세트의 통계 값으로 테스트 세트도..

일상 속 풀고자하는 많은 문제 중에서는 두 개의 선택지 중에서 정답을 고르는 문제가 많습니다. 예를 들어 시험 점수가 합격인지 불합격인지 정상메일인지 스팸메일인지 이렇게 둘 중 하나를 결정하는 문제를 이진 분류(Binary Classification)라고 합니다. 그리고 이진 분류를 풀기 위한 대표적인 알고리즘으로 로지스틱 회귀(Logistic Regression)가 있습니다. 로지스틱 회귀는 알고리즘의 이름은 회귀이지만 실제로는 분류(Classification) 작업에 사용할 수 있습니다. 1. 이진 분류(Binary Classification) 학생들이 시험 성적에 따라서 합격, 불합격이 기재된 데이터가 있다고 가정해봅시다. 시험 성적이 x라면, 합불 결과는 y입니다. 이 시험의 커트라인은 공개되지 ..