K-최근접 이웃을 이용한 머신러닝: 물고기 분류 예제


01-3: Market and Machine Learning
Introduction
This chapter explains the basics of machine learning, particularly using the K-Nearest Neighbors (K-NN) algorithm to classify data. The example given revolves around classifying different types of fish in a marketplace.
Data Preparation
We start by collecting data about fish, such as their length and weight. This data will be used to train a K-NN model to classify whether a fish belongs to one species or another based on these measurements.
Scatter Plot
A scatter plot is created to visualize the relationship between the length and weight of the fish. This helps us understand the data distribution before feeding it into the K-NN algorithm.
Using K-Nearest Neighbors
The K-NN algorithm is then applied to the data. We train the model using the prepared fish data and test its accuracy in predicting the species of a new fish based on its length and weight.
Conclusion
The chapter concludes with an understanding of how K-NN can be used to classify data and the importance of visualizing data before applying machine learning algorithms.
01-3: 마켓과 머신러닝
시작하기 전에
이 장에서는 머신러닝의 기초, 특히 K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘을 사용하여 데이터를 분류하는 방법을 설명합니다. 예시는 시장에서 물고기의 종류를 분류하는 내용으로 진행됩니다.
데이터 준비하기
먼저 물고기의 길이와 무게 등의 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 K-NN 모델을 훈련시키는 데 사용되며, 이를 통해 특정 물고기가 어느 종에 속하는지를 분류할 수 있습니다.
산점도
물고기의 길이와 무게 사이의 관계를 시각화하기 위해 산점도를 만듭니다. 이는 데이터를 K-NN 알고리즘에 투입하기 전에 데이터 분포를 이해하는 데 도움이 됩니다.
K-최근접 이웃 알고리즘 사용
그 후, K-NN 알고리즘을 데이터에 적용합니다. 준비된 물고기 데이터를 사용해 모델을 훈련시키고, 새로운 물고기의 길이와 무게를 기반으로 종을 예측하는 정확도를 테스트합니다.
결론
이 장은 K-NN이 데이터를 분류하는 데 어떻게 사용될 수 있는지와 머신러닝 알고리즘을 적용하기 전에 데이터를 시각화하는 것의 중요성을 이해하는 것으로 마무리됩니다.