# KNeighborsClassifier
[ML Study week 1-1] Matplotlib, KNeighborsClassifier
핵심개념 > Classification - 여러 개의 클래스 중 하나를 구별해내는 문제 Matplotlib - 과학계산용 그래프를 그리는 패키지 Scatter plot - 산점도, 이를 그리는 함수 scatter() K-Nearest Neighbors 알고리즘 - 가장 가까운 데이터들과 비교해 구분하는 알고리즘 > KNeighborsClassifier() : K-최근접 이웃 모델을 만드는 사이킷런 클래스 기본값은 5, n_neighbors 매개변수로 이웃 개수 지정 가능 fit() - 사이킷런 모델을 훈련할때 사용 predict() - 사이킷런 모델을 훈련하고 예측할때 사용 score() - 훈련된 사이킷런 모델의 성능 측정 실습내용 
[혼공머신] 4-1. 로지스틱 회귀
Intro. 한빛 마켓의 새로운 이벤트인 '한빛 럭키백' 출시! 그런데 고객들이 구매에 대한 판단을 하려면 럭키백에 포함된 생선의 확률을 알려줘야겠네... 그냥 분류만 하는 건 앞에서 해봤는데, 그 분류에 대한 확률도 구할 수 있는 걸까? = 럭키백에 들어가는 생선은 7개. 럭키백에 들어간 생선의 크기, 무게, 길이 등이 주어졌을 때, 7개 생선에 대한 확률을 출력해야 함! 1. k-최근접 이웃 분류 k-최근접 이웃 모델은 가까운 이웃 중 가장 많은 것을 타깃으로 채택했었다. 그렇다면, 그 '가까운 이웃'들의 비율이 있을 것이다. → 실제로 이 분류기에서 확률계산 기능을 제공함! 데이터 준비 이번에도 인터넷에서 데이터 내려받기 by Pandas .unique() : 중
[혼공머신] 1-3. 마켓과 머신러닝
Intro. 김 팀장🗣️ "직원이 물고기 종류 구분을 못 하네... '무게'와 '길이' 데이터를 바탕으로, 도미와 빙어를 구분하는 모델을 만들어줘!" 1. 데이터 준비 도미 데이터 빙어 데이터 사이킷런에 맞게 데이터 구성 다듬기 > ❗사이킷런이 기대하는 데이터 형태 = 리스트 속 리스트 (2차원 리스트) zip() : 전달받은 리스트에서 원소를 하나씩 꺼내주는 함수 ![](https://velog.velcdn.com/images/simon919/post/e04ff27e-