[혼공학습단 8기] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 2주차

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

주어진 과제를 해결하는데 있어 필요한 모듈, 패키지들을 import 한 코드

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perch_length = np.array(
    [8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 
     21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 
     22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 
     27.3, 27.5, 27.5, 27.5, 28.0, 28.7, 30.0, 32.8, 34.5, 35.0, 
     36.5, 36.0, 37.0, 37.0, 39.0, 39.0, 39.0, 40.0, 40.0, 40.0, 
     40.0, 42.0, 43.0, 43.0, 43.5, 44.0]
     )
perch_weight = np.array(
    [5.9, 32.0, 40.0, 51.5, 70.0, 100.0, 78.0, 80.0, 85.0, 85.0, 
     110.0, 115.0, 125.0, 130.0, 120.0, 120.0, 130.0, 135.0, 110.0, 
     130.0, 150.0, 145.0, 150.0, 170.0, 225.0, 145.0, 188.0, 180.0, 
     197.0, 218.0, 300.0, 260.0, 265.0, 250.0, 250.0, 300.0, 320.0, 
     514.0, 556.0, 840.0, 685.0, 700.0, 700.0, 690.0, 900.0, 650.0, 
     820.0, 850.0, 900.0, 1015.0, 820.0, 1100.0, 1000.0, 1100.0, 
     1000.0, 1000.0]
     )

train_input, test_input, train_target, test_target = train_test_split(perch_length, perch_weight, random_state=42)
train_input = train_input.reshape(-1, 1)
test_input = test_input.reshape(-1, 1)

데이터를 입력하고 주어진 데이터를 학습용과 테스트용으로 분리한 코드

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# 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]:
  # 모델을 훈련합니다
  knr.n_neighbors = n
  knr.fit(train_input, train_target)
  prediction = knr.predict(x)

  plt.scatter(train_input, train_target)
  plt.plot(x ,prediction)
  plt.title('n_neighbors = {}'.format(n))
  plt.xlabel('length')
  plt.ylabel('weight')
  plt.show()

모델을 생성하고 데이터를 학습시켜 결과를 도출해 점으로 찍는 코드

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n=1 일때 추세선

n=5 일때 추세선

n=10 일때 추세선

선택 문제

모델 파라미터는 선형 회귀가 찾은 가중치처럼 머신러닝이 특성에서 학습한 파라미터를 말합니다.