[Day-1] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 - 2

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혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 - 박해선 지음 - 한빛미디어

 

01-3. 마켓과 머신러닝:

핵심 키워드:

• 특성
• 훈련
• k-최근접 이웃 알고리즘
• 모델
• 정확도

 

생선 분류 문제:

• 사용할 생성 데이터는 캐글에 공개된 데이터셋입니다.
  • https://www.kaggle.com/aungpyaeap/fish-market

 

# 도미의 크기가 30보다 크거나 같다고만 정의되었을 때...
if fish_length >= 30:
    print("도미")

 

"보통 프로그램은 '누군가 정해준 기준대로 일'을 합니다."

"반대로 머신러닝은 누구도 알려주지 않는 기준을 찾아서 일을 합니다."

 

 

 

도미 데이터 준비하기:

"머신러닝에서 여러 개의 종류(혹은 클래스) 중 하나를 구별해 내는 문제를 분류(classification)라고 부릅니다."

"특히 2개의 클래스 중 하나를 고르는 문제를 이진 분류(binary classification)이라고 합니다."

 

• 노트북 생성, 제목: BreamAndSmelt.ipynb
• 데이터 가져오기
  • http://bit.ly/bream_list

bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 
                31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 
                35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 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, 
                500.0, 340.0, 600.0, 600.0, 700.0, 700.0, 610.0, 650.0, 575.0, 685.0, 620.0, 680.0, 
                700.0, 725.0, 720.0, 714.0, 850.0, 1000.0, 920.0, 955.0, 925.0, 975.0, 950.0]

 

"각 도미의 특징을 길이와 무게로 표현한 것이죠."

"이 책에서는 이런 특징을 특성(feature)이라고 부르겠습니다."

 

"길이를 x축으로 하고 무게를 y축으로 정하겠습니다."

"그다음 각 도미를 이그래프에 점으로 표시해 보죠."

"이런 그래프를 산점도(scatter plot)라고 부릅니다."

 

"파이썬에서 과학계싼용 그래프를 그리는 대표적인 패키지는 맷플롯립(matplotlib)입니다."

 

import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib의 pyplot 함수를 plt로 줄여서 사용

plt.scatter(bream_length, bream_weight)
plt.xlabel('length') # x 축은 길이
plt.ylabel('weight') # y 축은 무게
plt.show()

 

 

"이렇게 산점도 그래프가 일직선에 가까운 형태로 나타나는 경우를 선형(linear)적이라고 말합니다."

 

 

빙어 데이터 준비하기:

• http://bit.ly/smelt_list

smelt_length = [9.8, 10.5, 10.6, 11.0, 11.2, 11.3, 11.8, 11.8, 12.0, 12.2, 12.4, 13.0, 14.3, 15.0]
smelt_weight = [6.7, 7.5, 7.0, 9.7, 9.8, 8.7, 10.0, 9.9, 9.8, 12.2, 13.4, 12.2, 19.7, 19.9]

# 전체 코드
bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 
                31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 
                35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 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, 
                500.0, 340.0, 600.0, 600.0, 700.0, 700.0, 610.0, 650.0, 575.0, 685.0, 620.0, 680.0, 
                700.0, 725.0, 720.0, 714.0, 850.0, 1000.0, 920.0, 955.0, 925.0, 975.0, 950.0]

smelt_length = [9.8, 10.5, 10.6, 11.0, 11.2, 11.3, 11.8, 11.8, 12.0, 12.2, 12.4, 13.0, 14.3, 15.0]
smelt_weight = [6.7, 7.5, 7.0, 9.7, 9.8, 8.7, 10.0, 9.9, 9.8, 12.2, 13.4, 12.2, 19.7, 19.9]

import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib의 pyplot 함수를 plt로 줄여서 사용

plt.scatter(bream_length, bream_weight)
plt.scatter(smelt_length, smelt_weight)
plt.xlabel('length') # x 축은 길이
plt.ylabel('weight') # y 축은 무게
plt.show()

 

빙어와 도미의 산점도 표현

 

# To Be...

첫 번째 머신러닝 프로그램: