[혼공단7기] 혼공머신 2주차 미션

기본미션

1. 2주차 혼공머신 코랩

2. Chapter 03 Ch. 03(03-1) 2번 문제 출력 그래프 인증샷

# k최근접회귀 모듈
knr = KNeighborsRegressor()
# x좌표 (5에서 45까지 농어 길이)
x = np.arange(5, 45).reshape(-1,1)

# n = 1, 5, 10 (k값 변경)
for n in [1, 5, 10]:

    # 모델 학습
    knr.n_neighbors = n
    knr.fit(train_input, train_target)

    # x 좌표 범위 만큼 예측
    prediction = knr.predict(x)
    # 그래프 그리기
    plt.scatter(train_input, train_target)
    plt.plot(x, prediction)
    plt.title(f'n_neighbors = {n}')
    plt.xlabel = ('length')
    plt.ylabel = ('weight')
    plt.show()

 

선택미션

모델 파라미터에 대해 설명하기

모델 파라미터 : 선형회귀가 찾은 가중치 처럼 머신러닝 모델이 특성에서 학습한 파라미터.

• LinearRegression()객체 안에 모델 파라미터의 속성이 저장되어있어 불러올 수 있다.
  • 계수(coef_) : 기울기 값(데이터의 속성만큼의 개수를 가짐, 가중치w)
  • 절편(intercept_) : y절편 (x=0을 만족하는 y 값)