머신러닝 기초 8 - KNN (k-Nearest Neighbor) 실습

머신러닝 기초 8 - KNN (k-Nearest Neighbor) 실습바로 실습으로 들어가보겠습니다.Step 1 데이터 불러오기중요부분1 이번에도 iris 데이터로 실습을 진행하겠습니다.2 iris.data는 4개의 변수를 가지지만, 이번 실습에서 2개 변수만 사용하도록 하겠습니다.KNN의 단점이 차원이 커질수록 정확한 예측,분류가 어려워진다고 하였습니다.그렇기 때문에 이번 실습에서 2개 변수만 사용합니다.Step 2 KNN(K-Nearest Neighbor) 피팅하기중요부분 1 clf 변수에 KNeighborsClassifier(5)를 넣고, X,y와 피팅합니다.5는 k 값을 의미합니다.2 confusion_matrix로 잘 분류가 되었는지 확인합니다.0,1,2의 150개 중에서 총 51개를 정확히 분류하지..........

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