이 포스트는 허민석님의 유튜브 머신러닝 내용을 정리한 글입니다. 실습 코드는 도서 나의 첫 머신러닝/딥러닝에서 발췌해왔습니다. 실습 코드와 자료는 링크의 Github에서 볼 수 있습니다. 이전 포스트에서는 2020-21 시즌 NBA 농구 선수의 실제 데이터를 담은 사이트에서 크롤링하여 판다스의 데이터 프레임의 형식으로 가공한 다음, csv 파일을 생성해봤습니다. 이번에는 데이터 시각화 및 분석 이후 kNN 모델을 생성한 다음 예측 및 평가를 진행해보겠습니다. 실습 환경은 Google Colab에서 진행하였으며, 실습 코드 및 데이터는 위 링크의 Github에서 받아볼 수 있습니다. 그렇다면 이제 코드를 보겠습니다. 필요한 라이브러리들을 임포트 한 다음, 먼저 만들어 둔 csv 파일을 읽어 판다스 데이터 ..

이 포스트는 허민석님의 유튜브 머신러닝 내용을 정리한 글입니다. 실습 코드는 도서 나의 첫 머신러닝/딥러닝에서 발췌해왔습니다. 실습 코드와 자료는 링크의 Github에서 볼 수 있습니다. 이번에는 2020-21 시즌 NBA 농구 선수들의 데이터를 사용하여 특정 농구 선수의 포지션을 kNN 알고리즘으로 예측해보겠습니다. 데이터는 NBA 농구 선수들의 데이터에서 추출하였으며 우리는 특정 선수의 포지션을 예측하고 레이블과 비교하여 정확도를 측정해보겠습니다. 원래 실습은 2017 NBA 농구선수의 데이터를 사용하지만 이번 포스트는 2022년에 작성되었기 때문에 2020-21 시즌의 데이터로 실습하며, 파이썬을 활용한 데이터 크롤링부터 데이터 가공, 시각화의 과정을 모두 담고자 했습니다. 위 링크의 사이트에 접속..

이 포스트는 허민석님의 유튜브 머신러닝 내용을 정리한 글입니다. 실습 코드는 도서 나의 첫 머신러닝/딥러닝에서 발췌해왔습니다. 앞으로의 포스트에서는 kNN, Decision Tree, SVM, Naive Bayes 등의 ML supervised learning 알고리즘을 알아볼 테며, 이번에는 kNN 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. kNN(k-Nearest Neighbors), 최근접 이웃법 알고리즘은 ML의 supervised learning 중 한 알고리즘으로, supervised learning(지도 학습)은 classification(분류)과 regression(회귀)로 나뉘며 이때 kNN 알고리즘은 주로 classification, 분류를 위해 사용되는 알고리즘입니다. 참고로 kNN 알고리즘의 ..