Programming/머신러닝과 딥러닝2 데이터 다루기(랜덤하게 값을 넣기) 어떤 데이터를 다룰때 섞어서 인덱스가 필요한 경우가 있다. 그럴땐 넘파이 함수를 이용해서 데이터를 다루면 편하게 랜덤한 값들을 만들 수 있다. np.random.seed로 지정하고, np.arange(49) 로 개수만큼 인덱스를 만든뒤에 그 인덱스를 셔플해주면 랜덤하게 값들이 index에 저장된다. seed의 초깃값을 지정하면 동일한 난수를 발생 시킬 수 있다. import numpy as np input_arr = np.array(data) target_arr = np.array(target) print(input_arr.shape) np.random.seed(42) index = np.arange(49) np.random.shuffle(index) 2021. 1. 27. k-nearest neighbors k-최근접알고리즘 fit() 메서드에 전달한 데이터를 모두 저장하고 있다가 새ㅑ로운 데이터가 등장하면 가까운 데이터를 참고하는 아주 간단한 머신러닝... 머신러닝이라고 하기도 좀 애매한듯..한?그런 머신러닝 프로그램에서는 알고리즘이 구현된 객체를 모델이라고 부른다. 또한 알고리즘 자체를 모델이라고도 부른다. 데이터에서 규칙을 찾는 과정을 훈련이라고 한다. 하이킷런에서는 fit()메서드가 하는 역할 정확도는 정확한 답을 몇개 맞혔는지 백분율로 나타낸 값 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier kn = KNeighborsClassifier() kn.fit(데이터, 구분) 2021. 1. 26. 이전 1 다음