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2024 방송통신대 머신러닝 출석수업 만점 과제물

2024년 방통대 머신러닝 출석과제물 입니다.
6 페이지
한컴오피스
최초등록일 2024.12.08 최종저작일 2024.10
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2024 방송통신대 머신러닝 출석수업 만점 과제물
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    소개

    2024년 방통대 머신러닝 출석과제물 입니다.

    목차

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    본문내용

    k 값 조정 및 성능 분석

    실제 최적의 k값을 찾으려면 다양한 k 값을 실험하면서 테스트 정확도가 높은 k값을 선택해야 한다 본인은 위 knn 모델에서 k 값을[1,3,5,7,10,15,20]으로 각각 변경하면서 정확도를 측정하였으며 다음과 같은 정확도가 나왔다

    처음 코드의 knn의 k값은 3이였고 k값을 3보다 크게 설정 하였을때 정확도는 점점 올라갔으며 이네 k=20일때 정확도는 83%를 기록하였다 그후 계속 20 보다 큰수를 집어 넣었을때 비교적 80%사이에서 정확도가 안정화 되었으나 계속해서 200 이상의 큰수를 넣었을때 정확도가 급격히 떨어지는 것 을 관찰할 수 있었다.

    참고자료

    · 없음
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      이 문서는 knn 모델의 k값 변화에 따른 성능 분석을 자세히 다루고 있으며, 맨하탄 거리 계산 방식의 도입과 베이즈 분류기와의 비교를 통해 최적의 k값을 제시하고 있습니다.
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