코드를 통해서 알아본다 . import scipy as sp import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import mglearn mglearn.plots.plot_knn_regression(n_neighbors=1) mglearn.plots.plot_knn_regression(n_neighbors=3) plt.show() 결과값

분류 ( classification ) 와 회귀 ( regression ) 1. 분류는 가능성 있는 클래스 레이블 중 하나를 예측 è 이진 분류 ( binary classification ) : 두 개의 클래스 분류 è 다중 분류 ( multiclass classification ) : 셋 이상의 클래스 분류 ( 붓꽃 품종 ) è 언어의 종류를 분류 ( 한국어와 프랑스어 사이에 다른 언어가 없다 ) 2. 회귀는 연속적인 숫자(실수)를 예측 è 교육, 나이, 주거지를 바탕으로 연간 소득 예측è 전년도 수확량, 날씨, 고용자수로 올해 수확량 예측è 예측 값에 미묘한 차이가 크게 중요하지 않음 3. 일반화, 과대적합, 과소적합 è 일반화 ( generalization ) : 훈련 세트로 학습한 모델을 테스트 ..