01-3 마켓과 머신러닝

• 생선 분류 문제

• 데이터셋

  • https://www.kaggle.com/aungpyaeap/fish-market
  1. 도미 데이터 셋

  

  2. 빙어 데이터 셋

  

  3. K-최근접 이웃 알고리즘 (k-Nearest Neighbors) 이용 도미와 빙어 데이터 구분하기
  • 도미와 빙어 데이터 합치기(리스트 합치기)

  

  

  • 전체 소스 코드 작성

  

  

  02-1) 훈련 세트와 테스트 세트

  • 실습과정

  

  

  • 확인 문제

    • 머신러닝 알고리즘의 한 종류로서 샘플의 입력과 타깃(정답)을 알고 있을 때 사용할 수 있는 학습 방법은? → 지도 학습 (p.67)

    • 훈련 세트와 테스트 세트가 잘못 만들어져 전체 데이터를 대표하지 못하는 현상을 무엇이고 부르나요? → 샘플링 편향 (p.73)

    • 사이킷런은 입력 데이터(배열)가 어떻게 구성되어 있을 것으로 기대하나요?

    → 행 : 샘플 , 열 : 특성 (p.75, 넘파이 배열 객체의 shape 속성을 통해 예제에서 제공하는 49개의 샘플과(도미+빙어) 2개의 특성(길이,무게)를 확인할 수 있음)

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