KNN 실습 (BMI)

sklearn.neighbors,
KNeighborsClassifier,
metrics 이용해서 BMI 지수 파악해보기

모델링,

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 학습 모델 알고리즘
from sklearn import metrics # 평가를 위한 모듈 

label별 색을 넣어주는 함수 정의

def myScatter(label, color) :
	tmp = bmi.loc[label]
    plt.scatter(tmp['Weight'],tmp['Height'], c= color, label - label)

모델 생성, 예측하기, 성능 평가, 활용하기

knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 10)
=> knn모델을 사용해서 10개의 가까운 점 파악
knn_model.fit(X_train, y_train)
훈련용 문제와 훈련용 답이 맞는지 파악

# 예측하기
pre = knn_model.predict(X_test)

# 성능평가
metrics.accuracy_score(pre,y_test)

#새로운 미지의 데이터 예측하기
knn_model.predict([[150,83]])
2차원으로 넣어야 됨!!