[스터디/ML] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 2주차

 

 

 

작성일: 2022. 7. 17. 일요일

내용: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 2주차

 

     아직 스터디에 시간을 많이 투자하지 못해서 학습 내용을 잘 정리하지 못하고 있다... 다행인 점은 아직까지 내가 기존에 알고 있던 지식 범위 내에서 진도가 나가고 있다는 것. 그래서 더 게을러지나... 빠르게 미션을 수행하고 정리를 하면서 공부를 이어 나가야겠다.

 

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

#	진도	기본 미션	선택 미션
1주차 (7/4 ~ 7/10)	Chapter 01 ~ 02	코랩 실습 화면 캡쳐 하기	Ch.02(02-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기
2주차 (7/11 ~ 7/17)	Chapter 03	Ch. 03(03-1) 2번 문제 출력 그래프 인증샷	모델 파라미터에 대해 설명하기

 

Mission : Ch. 03(03-1) 2번 문제 출력 그래프 인증샷 (p.129)

답: n, knr.predict(x)

# n = 1, 5, 10일 때 예측 결과를 그래프로 그립니다.

for n in [1, 5, 10]:

    # 모델 훈련

    knr.n_neighbors = n

    knr.fit(train_input, train_target)

    

    # 지정한 범위 x에 대한 예측 구하기 

    prediction = knr.predict(x)

...

 

전체 코드 (p.129)

# k-최근접 이웃 회귀 객체를 만듭니다
knr = KNeighborsRegressor()
# 5에서 45까지 x 좌표를 만듭니다
x = np.arange(5, 45).reshape(-1, 1)

# n = 1, 5, 10일 때 예측 결과를 그래프로 그립니다.
for n in [1, 5, 10]:
    # 모델 훈련
    knr.n_neighbors = n
    knr.fit(train_input, train_target)
    
    # 지정한 범위 x에 대한 예측 구하기 
    prediction = knr.predict(x)

    # 훈련 세트와 예측 결과 그래프 그리기
    plt.scatter(train_input, train_target)
    plt.plot(x, prediction)
    plt.title('n_neighbors = {}'.format(n))    
    plt.xlabel('length')
    plt.ylabel('weight')
    plt.show()

 

결과 화면

 

 

 

 

끝