인공지능/머신러닝
머신 러닝 : KNN알고리즘
하늘.98
2021. 11. 24. 17:54
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 .