KNN2 파이썬 K-fold, 최적 파라미터 찾기 혼자 공부하려고 정리했어요~ KFold 20개의 y값을 0.2 : 0.8로 나눠서 5set로 검증할 수 있도록 split함 x = np.arange(0.0, 2.0, 0.1) y = np.zeros(20) y[12:] = 1 kfold = KFold(5, shuffle=True) for train, test in kfold.split(x): print(y[train], y[test]) 출력 : [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1.] [0. 0. 1. 1.] [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.] [0. 0. 0. 1.] [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1... 2022. 12. 5. 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 다음 반응형
