Understanding and Implementing k-Nearest Neighbors (k-NN) in Python: A Case Study with Fish Data (파이썬에서 k-최근접 이웃(k-NN)의 이해와 구현: 어류 데이터를 이용한 사례 연구)
Understanding and Implementing k-Nearest Neighbors (k-NN) in Python: A Case Study with Fish Data
Introduction to Market and Machine Learning
This section introduces the concept of market dynamics and the application of machine learning. The focus is on how machine learning can be utilized to solve real-world problems, exemplified by a fish market scenario. It discusses the importance of using machine learning to classify different fish species based on various features like length and weight.
Problem Statement: Fish Classification
The problem involves classifying different types of fish such as ‘Bream,’ ‘Smelt,’ ‘Roach,’ and ‘Pike’ using features like their length and weight. The scenario assumes the use of a k-Nearest Neighbors (k-NN) algorithm to achieve this classification, with an emphasis on identifying fish that are at least 30 cm in length.
Data Collection Sources
- Kaggle Fish Market Dataset: The dataset used in this example is sourced from Kaggle, which contains real-world fish data including species, length, and weight.
Setting Up and Understanding k-Nearest Neighbors (k-NN)
The k-NN algorithm is introduced as a simple yet effective method for classification. The number of neighbors (n_neighbors
) is a key hyperparameter, which determines the algorithm’s performance. A sample Python code using scikit-learn
is provided to demonstrate the implementation of k-NN.
Full Code Implementation
The full Python code is provided, starting from data preparation to model training and evaluation. The code is well-commented to explain each step, ensuring a clear understanding of the k-NN algorithm.
Exercises and Review Questions
A set of review questions is provided to reinforce the learning. These questions focus on the understanding of machine learning concepts and the specific application of k-NN in classifying fish species.
Key Points Summary
- Features: Key attributes used for classification, such as length and weight.
- k-NN Algorithm: An overview of how k-NN works and its applications in various classification problems.
- Data Visualization: The importance of visualizing data before feeding it into the model, using tools like Matplotlib.
Key Functions and Packages
matplotlib
: Used for data visualization, particularly for plotting scatter plots.scikit-learn
: Provides the k-NN implementation and other machine learning algorithms.
Conclusion
The chapter concludes with a brief summary of the k-NN algorithm’s key points, emphasizing its simplicity and effectiveness in solving classification problems using real-world data like that of fish species.
파이썬에서 k-최근접 이웃(k-NN)의 이해와 구현: 어류 데이터를 이용한 사례 연구
시장과 머신러닝 소개
이 섹션에서는 시장 역학의 개념과 머신러닝의 적용을 소개합니다. 중심 주제는 어류 시장 시나리오를 통해 머신러닝이 실제 문제를 해결하는 데 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 설명입니다. 길이와 무게와 같은 다양한 특징을 바탕으로 다른 어류 종을 분류하는 데 머신러닝을 사용하는 것의 중요성을 논의합니다.
문제 정의: 어류 분류
이 문제는 ‘도미’, ‘빙어’, ‘농어’, ‘송어’와 같은 다양한 어류를 그들의 길이와 무게와 같은 특징을 사용하여 분류하는 것을 포함합니다. 이 시나리오에서는 이러한 분류를 달성하기 위해 k-최근접 이웃(k-NN) 알고리즘을 사용하는 것을 가정하고 있으며, 특히 30cm 이상의 길이를 가진 어류를 식별하는 것에 중점을 둡니다.
데이터 수집 출처
- Kaggle 어류 시장 데이터셋: 이 예제에서 사용된 데이터셋은 Kaggle에서 제공된 실제 어류 데이터로, 종, 길이, 무게 등이 포함되어 있습니다.
k-최근접 이웃(k-NN)의 설정 및 이해
k-NN 알고리즘은 단순하지만 효과적인 분류 방법으로 소개됩니다. 알고리즘의 성능을 결정하는 주요 하이퍼파라미터는 이웃의 수(n_neighbors
)입니다. scikit-learn
을 사용하여 k-NN의 구현을 시연하는 샘플 Python 코드가 제공됩니다.
전체 코드 구현
데이터 준비부터 모델 학습 및 평가까지 전체 Python 코드가 제공됩니다. 코드의 각 단계는 주석을 통해 설명되어 k-NN 알고리즘을 명확하게 이해할 수 있도록 합니다.
연습 문제 및 확인 질문
학습을 강화하기 위한 확인 질문 세트가 제공됩니다. 이러한 질문은 머신러닝 개념의 이해와 어류 분류에서 k-NN의 특정 응용에 중점을 둡니다.
핵심 포인트 요약
- 특징: 길이와 무게와 같은 분류에 사용되는 주요 속성.
- k-NN 알고리즘: k-NN이 작동하는 방식과 다양한 분류 문제에서의 응용에 대한 개요.
- 데이터 시각화: Matplotlib과 같은 도구를 사용하여 데이터를 모델에 입력하기 전에 시각화하는 것의 중요성.
주요 함수 및 패키지
matplotlib
: 데이터 시각화에 사용되며, 특히 산점도 그래프를 그릴 때 사용됩니다.scikit-learn
: k-NN 구현 및 기타 머신러닝 알고리즘을 제공합니다.
결론
이 장에서는 k-NN 알고리즘의 주요 요점을 간략히 요약하며, 실제 데이터(예: 어류 종)를 사용하여 분류 문제를 해결하는 데 있어 이 알고리즘의 단순성과 효율성을 강조합니다.
Python 코드
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import matplotlib.pyplot as plt import koreanize_matplotlib # 도미와 빙어의 길이와 무게 데이터 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 30.7, 31.0, 31.5, 31.8, 31.9, 32.0, 32.7, 32.8, 33.5, 33.8, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 36.2, 37.0, 38.3, 38.5, 38.6, 38.7, 39.5, 41.0, 41.0] bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 475.0, 500.0, 485.0, 500.0, 500.0, 500.0, 525.0, 500.0, 480.0, 500.0, 500.0, 500.0, 475.0, 450.0, 500.0, 500.0, 450.0, 500.0] smelt_length = [9.8, 10.5, 10.6, 11.2, 11.3, 12.2, 12.4, 13.0, 14.3, 15.0, 16.2, 16.4, 17.0, 17.2, 17.5] smelt_weight = [6.7, 7.5, 7.7, 9.8, 9.9, 10.1, 10.4, 10.5, 10.6, 10.8, 11.0, 11.5, 11.7, 12.0, 12.3] # 산점도를 사용하여 어류 데이터 플로팅 plt.scatter(bream_length, bream_weight, label='도미') plt.scatter(smelt_length, smelt_weight, label='빙어') plt.xlabel('길이 (cm)') plt.ylabel('무게 (g)') plt.legend() plt.show() # 도미와 빙어의 길이와 무게를 하나의 데이터셋으로 결합 fish_length = bream_length + smelt_length fish_weight = bream_weight + smelt_weight # 각 튜플이 (길이, 무게)인 리스트 생성 fish_data = [[l, w] for l, w in zip(fish_length, fish_weight)] # 타겟 변수: 도미는 1, 빙어는 0 fish_target = [1] * len(bream_length) + [0] * len(smelt_length) # 5명의 이웃을 사용하는 k-최근접 이웃 분류기 초기화 kn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) # 어류 데이터를 사용하여 k-NN 모델 학습 kn.fit(fish_data, fish_target) # 길이가 30cm이고 무게가 600g인 물고기의 클래스 예측 prediction = kn.predict([[30, 600]]) print(f"예측된 클래스: {'도미' if prediction == 1 else '빙어'}") # 모델의 정확도 확인 accuracy = kn.score(fish_data, fish_target) print(f"모델 정확도: {accuracy:.2f}") |