scikit-learn : 머신러닝 오픈소스 라이브러리(패키지)
1. KNeighborsClassifier()
- 분류 모델을 만드는 사이킷런 클래스이다.
- n_neighbors 매개변수 : 이웃의 개수를 지정한다. default = 5.
- p 매개변수 : 거리를 재는 방법을 지정한다. 1일 경우 맨해튼 거리를 사용하고, 2이리 경우 유클리디안 거리를 사용한다. default = 2.
- n_jobs 매개변수 : 사용할 CPU 코어를 지정할 수 있다. -1로 설정하면 모든 CPU 코어를 사용한다. 이웃 간의 거리 계산 속도를 높일 수 있지만 fit() 메소드에는 영향이 없다. default = 1.
2. fit() 메소드
- 사이킷런 모델을 훈련할 때 사용하는 메소드이다.
- 두 개의 매개변수(특성 데이터, 정답 데이터)를 받는다.
3. predict() 메소드
- 사이킷런 모델을 훈련하고 예측할 때 사용하는 메소드이다.
- 하나의 매개변수(특성 데이터)만 받는다.
4. score() 메소드
- 훈련된 사이킷런 모델의 성능을 측정한다.
- 두 개의 매개변수(특성 데이터, 정답 데이터)를 받는다.
- predict() 메소드로 예측을 수행한 후 분류 모델일 경우 정답과 비교하여 올바르게 예측한 개수의 비율을 반환한다.
참고 코드
Big dreamer