[파이썬 데이터 분석] kNN(k 최근접 이웃) - 실습

전 포스팅의 이론에 이어서 이제 실습으로 들어가 보자. 데이터 불러오기 로지스틱 회귀분석 실습에서 사용했던 타이타닉 데이터셋을 가지고 kNN을 실습해 보자.

먼저 필요한 모듈과 데이터들을 차례대로 불러온다. 그리고 df_knn.head( ) 함수를 불러와서 데이터를 확인해 보자. import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from pylab import rcParams %matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') df_knn = pd.read_csv('/ho...

[파이썬 데이터 분석] kNN(k 최근접 이웃) - 실습

전 포스팅의 이론에 이어서 이제 실습으로 들어가 보자. 데이터 불러오기 로지스틱 회귀분석 실습에서 사용했던 타이타닉 데이터셋을 가지고 kNN을 실습해 보자. 먼저 필요한 모듈과 데이터들을 차례대로 불러온다. 그리고 df_knn.head( ) 함수를 불러와서 데이터를 확인해 보자. import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from pylab import rcParams %matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') df_knn = pd.read_csv('/ho

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