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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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    • 🤖 머신러닝 KNN 알고리즘의 실제 성능 분석 과정 상세 설명
    • 📊 k값과 거리 계산 방식에 따른 모델 성능 변화 탐구
    • 🎯 데이터 과적합과 모델 단순화 문제에 대한 실증적 접근

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    소개

    2024년 방통대 머신러닝 출석과제물 입니다.

    목차

    없음

    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
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. k-최근접 이웃 알고리즘
      k-최근접 이웃 알고리즘은 데이터 분류 및 예측 문제에서 널리 사용되는 기계 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 새로운 데이터 포인트에 대해 가장 유사한 k개의 이웃을 찾아 그들의 레이블을 기반으로 해당 데이터 포인트의 레이블을 예측합니다. 이 알고리즘의 장점은 구현이 간단하고 해석이 쉽다는 것입니다. 또한 비모수 방식이기 때문에 데이터의 분포에 대한 가정이 필요하지 않습니다. 그러나 데이터 차원이 높아지면 성능이 저하되는 단점이 있습니다. 따라서 적절한 특성 선택 및 차원 축소 기법이 필요합니다. 또한 k값 선택이 중요한데, 이는 데이터 특성과 문제 도메인에 따라 달라질 수 있습니다. 전반적으로 k-최근접 이웃 알고리즘은 간단하면서도 강력한 분류 및 예측 기법으로, 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.
    • 2. 거리 계산 방식
      k-최근접 이웃 알고리즘에서 거리 계산 방식은 매우 중요한 요소입니다. 일반적으로 유클리드 거리, 맨하탄 거리, 코사인 유사도 등이 사용됩니다. 유클리드 거리는 가장 널리 사용되는 방식으로, 두 데이터 포인트 간의 직선 거리를 계산합니다. 맨하탄 거리는 직선 거리가 아닌 직교 거리를 계산하며, 이는 특히 이미지 처리 분야에서 유용합니다. 코사인 유사도는 두 벡터 간의 각도 유사도를 측정하며, 주로 텍스트 분석이나 추천 시스템 등에서 사용됩니다. 각 거리 계산 방식은 데이터의 특성과 문제 도메인에 따라 적합성이 달라질 수 있습니다. 따라서 문제에 맞는 적절한 거리 계산 방식을 선택하는 것이 중요합니다. 또한 데이터 전처리 과정에서 특성 스케일링을 수행하면 거리 계산의 정확도를 높일 수 있습니다.
    • 3. 최적의 k값 선택
      k-최근접 이웃 알고리즘에서 k값 선택은 매우 중요한 하이퍼파라미터입니다. k값은 새로운 데이터 포인트에 대해 고려할 이웃의 수를 결정합니다. k값이 너무 작으면 과적합(overfitting)의 위험이 있고, 너무 크면 과소적합(underfitting)의 위험이 있습니다. 따라서 적절한 k값을 선택하는 것이 중요합니다. 일반적으로 k값은 데이터 크기의 제곱근 근처에서 시작하여 교차 검증(cross-validation) 등의 방법으로 최적의 k값을 찾습니다. 또한 문제 도메인, 데이터 특성, 노이즈 수준 등에 따라 최적의 k값이 달라질 수 있습니다. 때로는 k값을 동적으로 조정하는 방법도 고려해볼 수 있습니다. 예를 들어 데이터 밀도가 높은 영역에서는 작은 k값을, 데이터 밀도가 낮은 영역에서는 큰 k값을 사용하는 것입니다. 결과적으로 최적의 k값 선택은 k-최근접 이웃 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미치므로, 문제와 데이터에 맞는 적절한 k값을 찾는 것이 중요합니다.
  • 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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