Ch. 4 다중 분류 알고리즘
로지스틱 회귀 k-최근접 이웃 알고리즘을 이용해 다중분류 해보기 ex) 어떤 생선의 무게, 길이, 대각선 길이, 높이, 너비 값을 이용해 도미, 잉어, 송어, 대구, 농어, 강꼬치고기, 빙어 7종류의 생선 중 어떤 생선인지 맞춰보자. 늘 하던대로 , train_test_split을 이용해 훈련셋과 테스트셋을 분리하고 StandardScaler 변환기 클래스를 이용해 전처리까지. k-최근접 분류 클래스는 KNeighborsClassifier이다. fit 한 후 앞에 5개의 score값을 측정하니, 이렇게 확률이 나오긴 한다. 하지만 확률이 너무 이산적이다. 당연하다. k-최근접 분류에서 이웃을 3개로 한정지었기 때문. 그래서 분모가 항상 3이기에 위와 같은 0.6667 확률이 나온거. 연속적인 확률을 얻고..
