회귀, 분류, 트리 알고리즘, 비지도학습

지도학습 알고리즘 분류, 회귀 회귀 - 임의의 어떤 숫자를 예측, 두 변수사이의 상관관계를 분석하는 방법 K-nearest neighbor : 예측하려는 샘플에 가장 가까운 샘플 K개를 선택, 이 샘플들의 클래스를 확인하여 다수 클래스를 새로운 샘플의 클래스로 예측. KNeighborsRegressor 결정계수 R^2 = (타깃-예측)^2의 합 / (타깃-평균)^2의 합 타깃이 평균정도 예측 → 0에 가까워짐 예측이 타깃에 가까워지면 →1에 가까워짐 overfitting vs underfitting 훈련 세트점수 높은데 테스트에서 점수가 나쁨→overfitting 훈련 세트에만 잘 맞는 모델, 새로운 샘플에 대한 예측 만들 때 동작 안됨 훈련 세트, 테스트 세트 점수 모두 낮거나 훈련세트 점수 낮은데 테..

2023.10.03