ICTCOG academy2 [22일차] KNN 분류, 회귀모델 from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor X, Y = mglearn.datasets.make_wave(n_samples=40) X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, random_state=0) reg = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3) reg.fit(X_train, y_train) print(reg.predict([[3]])) print(reg.score(X_test, y_test)) [0.91241374] 0.8344172446249605 ✔ 본 포스팅은 ICT COG Academy의 기본반 0일차 강의를 정리한 내용입니다. 1.0 mglearn import m.. 2020. 11. 11. [19, 20일차] 그래프그리기 (matplotlib) ✔ 본 포스팅은 ICT COG Academy의 기본반 19, 20일차 강의를 정리한 내용입니다. 요약 막대그래프 : 도수분포표를 막대모양으로 시각화, 자료의 범주별 빈도를 요약해 나타낸 그래프 1. plt.bar(index, data) : 세로막대그래프, index는 X축, data의 array는 Y축 막대기 - bottom = data : data를 아래부터 쌓기 - height 또는 width = num : 막대그래프의 높이, 넓이 지정 2. plt.barh(index, data) : index는 Y축, data는 X축으로 수평하게 막대그래프 히스토그램 : 연속형 자료에 대한 도수분포표를 시각화한 그래프 : 연속형자료를 계급으로 나누어 계급별 도수(횟수, 개수)를 막대로 나타낸다 1. plt.hist.. 2020. 11. 6. 이전 1 다음
