오답노트
[ML] KNN - KNeighborsClassifier 본문
KNeighborsClassifier
KNeighborsClassifier는 KNN 알고리즘으로 범주형 데이터를 예측할 때 사용한다.
KNeighborsRegressor와 사용법은 같다.
다만 성능을 판단할 때 Accuracy, Recall, Precision, f1-score로 판단한다.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
x_train_s = scaler.fit_transform(x_train)
x_val_s = scaler.transform(x_val)
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(x_train_s,y_train)
pred = model.predict(x_val_s)
print(classification_report(y_val,pred))
'''
precision recall f1-score support
0 0.86 0.96 0.91 300
1 0.52 0.24 0.33 59
accuracy 0.84 359
macro avg 0.69 0.60 0.62 359
weighted avg 0.81 0.84 0.81 359
'''
'Python > ML' 카테고리의 다른 글
[ML] Decision Tree - DecisionTreeClassifier (0) | 2022.08.24 |
---|---|
[ML] 의사결정 트리 (Decision Tree) (0) | 2022.08.24 |
[ML] 로지스틱 회귀 모델링 - LogisticRegression (0) | 2022.08.23 |
[ML] 범주형 데이터 모델 평가 방법 (0) | 2022.08.23 |
[ML] 로지스틱 회귀(Logistic Regression) (0) | 2022.08.23 |