[머신러닝] K - 최근접 이웃 회귀 (K-NN Regression) 01과 이어집니다.01 때는 그래프가 산포도로만 나타나 있었습니다. 이번에는 산포도 위에 그 값에 해당하는 직선과 곡선을 그려보겠습니다. 선형회귀 (linear regression) 널리 사용되는 대표적인 회귀 알고리즘입니다 이 알고리즘을 활용하여 데이터의 a(기울기)와 b(절편)을 찾을 수 있습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionlr = LinearRegression()lr.fit(X_train, y_train)lr.predict([[50]])KNeighborsRegressor 모델(1033)을 썻을 때와 결과가 다르게 나왔습니다. 이제 이를 표현한 그래프를 그려보겠습니다.직선..

회귀는 값을 예측하는 것이므로, '새로운 데이터 X가 주어졌을 때, X에 가장 가까운 K개의 데이터 값을 평균내서 값(Y)을 예측하는 알고리즘' 입니다. 실습 - 물고기 무게 예측물고기의 길이를 입력 데이터(X)로 사용하고, 물고기의 무게를 출력 데이터(Y)로 사용하겠습니다.fish_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 27.3, 27.5, 27.5, 27...