열심히 코딩

자 이전에 한 글에서 문제점이 있다!!! 무엇일까?? 기존에 기입한 49개 데이터를 보두 학습시켰기 때문에 예측률이 100%가 나온것이다. 다른 값을 넣어도 그 값이 정답인지 아닌지 모른다. 그렇기에 우리는 진짜 데이터를 대략30프로정도 제외시키고 70프로 정도 데이터만 학습 시켜서 검증하는데 30프로데이터를 사용해야하 더 정확한 알고리즘인 것이다. [참고]평가에 사용하는 데이터를 테스트 세트test set, 훈련에 사용되는 데이터를 훈련 세트train set라고 부릅니다. 📜 결론: 왜 넘파이를 쓰는가?질문파이썬 리스트넘파이 배열2차원 배열 지원불편함편리함성능느림빠름라이브러리 호환별도 변환 필요바로 사용 가능코드 간결성수작업 구현 필요내장 함수로 간단 처리오류 가능성높음낮음import numpy ..

자 이제 머신러닝을 본격적으로 배워 볼 것이다. 물론 쉬운 거 부터 차근 차근 해보자 첫 번째로 다룰 데이터는 생선 데이터이다 .캐글에서 가지고 온 데이터로 생선을 잘 분류하는 프로그램을 만들어 보겠습니다.!!! 일단 도미의 데이터부터 저장해보자(가짜 데이터)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..