머신 러닝 : KNN알고리즘

필요한 값을 read_csv 를 통해 가져온 뒤 

X , y 값을 나눠준다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler,MinMaxScaler

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

필요한 라이브러리를 불러 온 뒤 

평균 값 StandardScaler()  X=scaler.fit_transform(X)

트레이닝,테스트 값 셋팅 

X_train, X_test , y_train , y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=3)

모델링을 통해서 값을 훈련시킨 뒤 

classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

classifier.fit(X_train,y_train)

from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score

cm=confusion_matrix(y_test,y_pred)

나온 값을 컴퓨즈 맥트릭스를 이용해서 적중률을 확인해 준다 .