2023 -11-16 혼공 머신러닝 보고 공부하기.

혼공 머신러닝을 보고 학습한 예제 입니다. 
그냥 공부해서 쓴거라 틀린게 있을수도있습니다. 

 

 

 

생선의 길이의 무게 데이터 빙어 데이터 값이 있어야 수치를 불러오거나 계산할때 사용됩니다.

그러니 우선적으로 넣어줍니다. 

 

 

필자는 label 을

그리고 plt 

I 가 아닌 L plt 를 사용하여 그 값을 불러들이기위한 작업을 합니다. 

 

scatter 는 산점도로 (생선 길이 , 생선 무게) 를 불러들여옵니다. 

 

plt. xlabel 과 ylabel 을 꼭넣어 x,y 이름도 붙여주어 보기쉽게 해줍니다. 

 

공부하다가 실수로 

length = bream_length + smelt_length

weight = bream_weight + smelt_weight

다음에 집어넣어야할껄 여기다가 집어넣었습니다.

 

 

 

데이터 리스트들을 하나도 합쳤습니다. 그리고 ZIP() 함수로 원소를 하나씩 꺼내어사용한다합니다. 

그러면 

[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]

 

                                                                                     이런결과값이나오게됩니다. 

 

 

데이터 값을 계산해서 출력을 할때 정확도를 구해줍니다. 수가 낮을수록 정확도가 높아집니다. 

 

 

 

 

이제 데이터 값을 한번더 변경하고 

35번째 꺼를 불러들여서 평가해줍니다.

 

 

이제 넘파이를 사용하여 그래프를 만들어봅시다. 

이름을 새로 정해주어 np를 사용해 np.배열(물고기데이터)를 

input_arr 로 만들어줍니다. 

target 도 마찬가지로 만들어줍니다. 

 

그리고 랜덤으로 섞어서 

plt 를 사용하여 표를만듭니다. 

 

 

그리고 그중에서 이상한 얘를 걸러내는 알고리즘도 있는데

 

처음에 같이 따라 썻을때 안돼는걸 확인했습니다. 그때는 이름이 뭔가 잘못됬다고 하였는데. 

train_input = np.array(train_input)

해결 방법 찾아보다가 이거 넣어주니 해결됬습니다.

 

 

이렇게 표가 만들어졌습니다 

 

새로운걸 추가하여 

 

plt 부근을 복사하여 

붙여넣은뒤 새로 plt.점면도를 추가해줍니다. 

 

 

 

이러면 뭔가 이상한 얘를 찾아낸걸 확인했습니다. 

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전체 소스코드

 

https://colab.research.google.com/github/rickiepark/hg-mldl/blob/master/2-2.ipynb

2-2. 데이터 전처리