[혼공머신] 1. 첫 머신러닝 체험하기

 

 

 

 

In [1]:

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, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 
                500.0, 340.0, 600.0, 600.0, 700.0, 700.0, 610.0, 650.0, 575.0, 685.0, 620.0, 680.0, 
                700.0, 725.0, 720.0, 714.0, 850.0, 1000.0, 920.0, 955.0, 925.0, 975.0, 950.0]

In [2]:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(bream_length, bream_weight)
plt.xlabel('length')
plt.ylabel('weight')
plt.show()

 

In [3]:

smelt_length = [9.8, 10.5, 10.6, 11.0, 11.2, 11.3, 11.8, 11.8, 12.0, 12.2, 12.4, 13.0, 14.3, 15.0]
smelt_weight = [6.7, 7.5, 7.0, 9.7, 9.8, 8.7, 10.0, 9.9, 9.8, 12.2, 13.4, 12.2, 19.7, 19.9]

In [4]:

plt.scatter(bream_length,bream_weight)
plt.scatter(smelt_length,smelt_weight)
plt.xlabel('length')
plt.ylabel('weight')
plt.show()

 

In [5]:

length = bream_length + smelt_length
weight = bream_weight + smelt_weight

In [6]:

fish_data = [[l, w] for l, w in zip(length, weight)] #l=length, w=weigth

• zip() 함수는 나열된 리스트에서 원소를 하나씩 꺼내주는 일을 한다.

In [7]:

print(fish_data)

[[25.4, 242.0], [26.3, 290.0], [26.5, 340.0], [29.0, 363.0], [29.0, 430.0], [29.7, 450.0], [29.7, 500.0], [30.0, 390.0], [30.0, 450.0], [30.7, 500.0], [31.0, 475.0], [31.0, 500.0], [31.5, 500.0], [32.0, 340.0], [32.0, 600.0], [32.0, 600.0], [33.0, 700.0], [33.0, 700.0], [33.5, 610.0], [33.5, 650.0], [34.0, 575.0], [34.0, 685.0], [34.5, 620.0], [35.0, 680.0], [35.0, 700.0], [35.0, 725.0], [35.0, 720.0], [36.0, 714.0], [36.0, 850.0], [37.0, 1000.0], [38.5, 920.0], [38.5, 955.0], [39.5, 925.0], [41.0, 975.0], [41.0, 950.0], [9.8, 6.7], [10.5, 7.5], [10.6, 7.0], [11.0, 9.7], [11.2, 9.8], [11.3, 8.7], [11.8, 10.0], [11.8, 9.9], [12.0, 9.8], [12.2, 12.2], [12.4, 13.4], [13.0, 12.2], [14.3, 19.7], [15.0, 19.9]]

In [8]:

fish_target = [1] * 35 + [0] * 14 
print(fish_target)

[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

• 도미는 1, 빙어는 0으로 분류한다.

In [9]:

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
kn = KNeighborsClassifier()

In [10]:

kn.fit(fish_data, fish_target)

Out[10]:

KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski',
                     metric_params=None, n_jobs=None, n_neighbors=5, p=2,
                     weights='uniform')

In [11]:

kn.score(fish_data, fish_target)

Out[11]:

1.0

In [12]:

kn.predict([[30,600]])

Out[12]:

array([1])

• 모델은 30cm, 600g의 spec.을 가진 물고기는 도미라고 추측한다.

In [13]:

print(kn._fit_X)

Out[13]:

[[  25.4  242. ]
 [  26.3  290. ]
 [  26.5  340. ]
 [  29.   363. ]
 [  29.   430. ]
 [  29.7  450. ]
 [  29.7  500. ]
 [  30.   390. ]
 [  30.   450. ]
 [  30.7  500. ]
 [  31.   475. ]
 [  31.   500. ]
 [  31.5  500. ]
 [  32.   340. ]
 [  32.   600. ]
 [  32.   600. ]
 [  33.   700. ]
 [  33.   700. ]
 [  33.5  610. ]
 [  33.5  650. ]
 [  34.   575. ]
 [  34.   685. ]
 [  34.5  620. ]
 [  35.   680. ]
 [  35.   700. ]
 [  35.   725. ]
 [  35.   720. ]
 [  36.   714. ]
 [  36.   850. ]
 [  37.  1000. ]
 [  38.5  920. ]
 [  38.5  955. ]
 [  39.5  925. ]
 [  41.   975. ]
 [  41.   950. ]
 [   9.8    6.7]
 [  10.5    7.5]
 [  10.6    7. ]
 [  11.     9.7]
 [  11.2    9.8]
 [  11.3    8.7]
 [  11.8   10. ]
 [  11.8    9.9]
 [  12.     9.8]
 [  12.2   12.2]
 [  12.4   13.4]
 [  13.    12.2]
 [  14.3   19.7]
 [  15.    19.9]]

In [14]:

print(kn._y)

Out [14]:

[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

In [15]:

kn49 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=49)

In [16]:

kn49.fit(fish_data, fish_target)
kn49.score(fish_data, fish_target)

Out[16]:

0.7142857142857143

In [17]:

print(35/49)

Out [17]:

0.7142857142857143

• fish_data에 있는 생선 중 35개가 도미이고 빙어가 14개이다.
• kn49 모델은 도미만 올바르게 분류하므로 위와 같은 acc.를 보인다.
  • 참고로 n_neighbors의 default값은 5이다.

In [18]:

kn = KNeighborsClassifier()
kn.fit(fish_data, fish_target)

for n in range(5, 50) :
  kn.n_neighbors = n
  score = kn.score(fish_data, fish_target)
  if score < 1 :
    print(n,score)
    break

Out [18]:

18 0.9795918367346939

• 처음으로 acc.가 1이 아니게 되는 n=18임을 알 수 있다.