미스터리 사인

📌 미스터리 사인

새로운 게임 "숫자장기"와 "미스터리 사인"이 각각 1라운드, 2라운드 게임으로 선정됐으며 더 지니어스:블랙가넷의 11회전 데스매치였던 "베팅! 흑과 백"이 3라운드 게임으로 선정됐다. 세 라운드 동안 진행되는 게임과 게임 순서를 공개한 이유는 결승전이 2대 0으로 끝날 때 게임 하나가 공개되지 않는 경우를 방지하기 위함.

📖 데이터 수집하기

list1 = [] # 데이터를 보관할 리스트
for i in range(1,101): 
    for j in range(1,101):
        result = (i + (i-j) if i > j else (j + (j-i)))
        list1.append([i,j,result])
list1

📁 파일 생성

import pandas as pd
data1 = pd.DataFrame(list1, columns=['N1','N2','Result'])
data1

---

📖 문제와 정답으로 데이터 나누기

X = data1.loc[:,'N1':'N2']
y = data1.loc[:,'Result']

문제 = X, 정답 = y 이다.

📁 머신러닝 불러오기ressor

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 탭 자동완성

머신러닝 사용 준비하기

✍ 입력

random_forest = RandomForestRegressor()

머신러닝에게 규칙 찾게하기(학습)

random_forest.fit(X, y)

⭕ 규칙 확인하기

random_forest.predict([[22,  7 ]])

---

📖 큰수/작은수의 나머지

list2 = [] # 데이터를 보관할 리스트
for i in range(1,101): 
    for j in range(1,101):
        result = (i % j  if i > j else (j%i) )
        list2.append([i,j,result])
list2

📁 파일 생성

import pandas as pd
data2 = pd.DataFrame(list2, columns=['N1','N2','Result'])
data2

함수에 데이터 저장

A = data2.loc[:,'N1':'N2']
b = data2.loc[:,'Result']

✍ 입력

random_forest = RandomForestRegressor()

⭕ 확인

random_forest.fit(A,b)

⭕ 규칙 확인하기

random_forest.predict([[4, 17 ]])

찾은 규칙 점수화 하기

random_forest.score(A,b)