파이썬10 파이썬 LabelEncoding (종속변수를 숫자_Class_로 변환), One hot Encoding 혼자 공부하려고 정리했어요~ LabelEncoding 분류모델에 적용할 수 있도록 y값을 겹치지 않는 숫자로 바꿔준다. import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from keras.utils import np_utils e = LabelEncoder() e.fit(["유튜브", "블로그", "블로그", "티스토리", "카카오"]) print(f'분류된 Class : {e.classes_}') #분류된 class 확인 print(f'분류된 Class의 번호 : {e.transform(e.classes_)}') #분류된 class의 번호 확인 label = e.transform(["블로그", "티스토리", "카카오","유튜브"]) .. 2022. 11. 7. 파이썬 KNeighborsClassifier KNN 분류 실습 혼자 공부하려고 정리했어요~ np.random.randint() 함수 활용 무작위수 30X2 (2set 생성) 임의 점을 생성하여 KNeighborsClassifier()를 활용하여 어디에 포함되는지 분류하기 import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.utils import shuffle import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(55) #55번의 seed로 랜덤하게 뽑아봐 red = np.random.randint(10, 80, (30, 2)) #30행 2열로 10~80 사이의 임의 숫자 발행 blue = np.random.randint(90, 150, (3.. 2022. 11. 7. 이전 1 2 3 다음 반응형
