기술나눔

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근접성의 비밀 탐구: SKlearn에 KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘 적용

기계 학습의 세계에서 KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘은 단순성과 직관성으로 잘 알려져 있습니다. KNN은 기본적인 분류 및 회귀 방법이며 작동 원리는 이해하기 매우 쉽습니다. 즉, 서로 다른 특성 값 사이의 거리를 측정하여 새 데이터 포인트가 어떤 범주 또는 값에 속하는지 예측합니다. Python에서 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리인 Scikit-learn(줄여서 sklearn)은 KNN 알고리즘의 구현을 제공합니다. 이 글에서는 sklearn에서 KNN 알고리즘을 사용하는 방법을 자세히 소개하고 실용적인 코드 예제를 제공합니다.

1. K-최근접 이웃 알고리즘의 기본 원리

K-최근접 이웃 알고리즘의 핵심 아이디어는: 특징 공간에 있는 샘플의 K 최근접 이웃 대부분이 특정 카테고리에 속하면 샘플도 이 카테고리에 속할 가능성이 높다는 것입니다.

2. K-최근접이웃 알고리즘의 핵심요소

• K 값 선택: K의 선택은 모델의 성능에 중요한 영향을 미친다.
• 거리 측정: KNN 알고리즘에서는 유클리드 거리, 맨해튼 거리 등 다양한 거리 측정 방법을 사용할 수 있습니다.
• 가중치 함수: 거리에 따라 상호 가중치를 부여하는 등 이웃에 서로 다른 가중치를 할당할 수 있습니다.

3. Sklearn에서 KNN을 이용한 분류

sklearn을 사용한 KNN 분류의 기본 단계는 다음과 같습니다.

3.1 KNN 분류기 가져오기

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
1

3.2 데이터 준비

이미 다음과 같은 데이터 세트가 있다고 가정합니다.X는 특성 행렬이고,y목표 변수입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
X, y = load_iris(return_X_y=True)
1
2

3.3 KNN 분류기 인스턴스 생성

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
1

3.4 훈련 모델

데이터 세트를 사용하여 KNN 모델을 훈련합니다.

knn.fit(X, y)
1

3.5 예측하기

훈련된 모델을 사용하여 예측합니다.

y_pred = knn.predict(X)
1

4. Sklearn의 회귀를 위해 KNN 사용

KNN은 회귀 작업에도 사용될 수 있습니다.

4.1 KNN 회귀자 가져오기

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
1

4.2 KNN 회귀자 인스턴스 생성

knn_reg = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)
1

4.3 훈련 모델

데이터세트를 사용하여 KNN 회귀 모델을 학습합니다.

knn_reg.fit(X, y)
1

4.4 예측하기

회귀 예측을 위해 훈련된 모델을 사용합니다.

y_pred_reg = knn_reg.predict(X)
1

5. K-최근접이웃 알고리즘의 장점과 단점

• 이점: 알고리즘은 데이터의 분포를 가정하지 않고 간단하고 이해하기 쉽습니다. 데이터에 대한 적응성이 뛰어납니다.
• 결점: 특히 대규모 데이터 세트의 경우 계산이 복잡합니다.

6 결론

K-최근접 이웃 알고리즘은 분류 및 회귀 작업에 적합한 간단하면서도 강력한 기계 학습 방법입니다. sklearn은 사용하기 쉬운 KNN 구현을 제공하므로 이 알고리즘을 실제 문제에 빠르게 적용할 수 있습니다.

이 기사에서는 sklearn에서 KNN 알고리즘을 사용하는 방법을 자세히 설명하고 실용적인 코드 예제를 제공합니다. 이 기사가 독자들이 K-최근접 이웃 알고리즘을 더 잘 이해하고 sklearn에서 이러한 기술을 구현하는 방법을 익히는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터의 양이 계속 증가하고 머신러닝 기술이 발전함에 따라 K-최근접 이웃 알고리즘은 데이터 분석 및 예측 모델링에서 계속해서 중요한 역할을 할 것입니다.