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사이킷런(scikit-learn) KNeighborsClassifier 위주 간단 정리 본문
사이킷런(scikit-learn) KNeighborsClassifier 사용 방법 위주로 정리합니다.
▶ KNeighborsClassifier는 k-최근접 이웃 분류 모델을 만드는 사이킷런(scikit-learn) 클래스
Parameter
- n_neighbors : 이웃의 갯수를 지정 (기본값 5)
- p : 거래를 재는 방법, 1은 맨해튼 거리, 2는 - 유클리디안 거리(기본값 2)
- n_jobs : CPU 코어 지정 (기본값 1, -1은 모든 CPU 코어 사용)
Method
- fit() : 모델을 데이터로 훈련시킴
- predict() : 모델을 데이터로 훈련하고 예측함 (주어진 값을 가지고 모델이 판단)
- score() : 훈련된 모델의 신뢰도 측정
- kneighbors() : 입력한 데이터에 가장 가까운 이웃 중 n_neighbors개의 거리와 인덱스를 반환
Function
- train_test_split() : 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 나눔
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