파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

for n_neighbors in neighbors_settings:

# 모델 생성

clf = KNeighborsClassier(n_neighbors=n_neighbors)

clf.t(X_train, y_train)

# 훈련 세트 정확도 저장

training_accuracy.append(clf.score(X_train, y_train))

# 일반화 정확도 저장

test_accuracy.append(clf.score(X_test, y_test))

plt.plot(neighbors_settings, training_accuracy, label="훈련 정확도")

plt.plot(neighbors_settings, test_accuracy, label="테스트 정확도")

plt.ylabel("정확도")

plt.xlabel("n_neighbors")

plt.legend()

그림

2-7

n

_

neighbors

변화에 따른 훈련 정확도와 테스트 정확도

이 그림은

n

_

neighbors

수(

x

축)에 따른 훈련 세트와 테스트 세트 정확도 (

y

축)를 보여줍니

다. 실제 이런 그래프는 매끈하게 나오지 않지만, 여기서도 과대적합과 과소적합의 특징을 볼

수 있습니다(이웃의 수가 적을수록 모델이 복잡해지므로 [그림

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