반응형 데이터분석1 [머신러닝/사이킷런] K-최근접 이웃 회귀, kneighborsregressior의 score 메소드 사용법 오늘은 사이킷런에서 제공하는 kneighborsregressior 클래스의 score 메소드에 대해 설명하겠습니다. 우선 k-최근접 이웃 알고리즘의 회귀 버전 kneighborsregressior은, 입력 데이터에 대한 예측값을 만들기 위해서 가장 가까운 이웃 샘플을 찾고 이 샘플들의 타깃값의 평균을 계산하는 알고리즘입니다. kneighborsregressior 클래스의 score 메소드는 예측한 값의 품질을 평가하는 데 사용됩니다. 0과 1사이의 값을 가지는 결정 계수 R2 값을 반환하는데요. R2 값이 1에 가까울수록 모델의 예측이 실제 데이터를 잘 설명한다는 의미이고, 0에 가까울수록 모델의 예측 성능이 좋지 않음을 의미합니다. R2 계산 방법은 다음과 같습니다. 여기서 yi는 타깃값, y^i는 예.. 2024. 2. 16. 이전 1 다음 반응형
