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1. 넘파이로 데이터 준비하기 이전 과정에선 파이썬 리스트를 순회하며 원소를 하나씩 꺼내 데이터를 생성. 하나의 길이와 무게를 리스트 안의 리스트로 직접 구성했음. 이젠 넘파이를 통해 훨씬 간편하게 생성 가능. np.column_stack() 전달받은 리스트를 일렬로 세운 다음 차례대로 나란히 연결. 파이썬 튜플(tuple) 튜플은 리스트와 비슷. 한 번 생성된 튜플은 수정 불가. fish_data = np.column_stack((fish_length, fish_weight)) print(fish_data[:5]) ''' # 출력 결과 [[ 25.4 242. ] [ 26.3 290. ] [ 26.5 340. ] [ 29. 363. ] [ 29. 430. ]] ''' 넘파이 배열을 출력하면 행과 열을 맞..

특성 (Feature) 생선 데이터의 길이와 무게 chap 01-3에서 생선 맞추기에 사용한 k-최근접 이웃 알고리즘은 지도 학습 알고리즘! 테스트 세트 (Test set) 평가에 사용하는 데이터 훈련 세트 (Train set) 훈련에 사용되는 데이터 모델을 평가하려면, 훈련할 때 사용하지 않은 데이터로 평가 해야함. 생선 데이터 49개에서 14개를 테스트 세트로 하기 (훈련 데이터의 10~20%를 테스트 세트로 한다. 단 전체 데이터가 아주 많을 땐, 1%도 괜춘) 이때, 훈련 데이터와 테스트 데이터에는 클래스가 골고루 섞여 있어야 한다. 샘플링 편향(Sampling bias) 조심! import numpy as np input_arr = np.array(fish_data) # 리스트를 배열로 만들어줌..