파이썬 인공지능 관련 함수

Matplotlib

scatter() - 산점도를 그리는 matplotlib 함수

c : 매개변수로 색깔을 지정

색지정은 RGB 16진수로 하거나 b(파랑), g(초록), r(빨강), c(시안), m(마젠타), y(노랑), k(검정), w(흰색)

기본색은https://bit.ly/matplotlib_prop_cycle

 

marker : 매개변수로 마커 스타일을 지정

(마커)스타일 지정은 기본값이 o(circle, 원) 이다

마커 종류는 https://bit.ly/matplotlib_marker

 

 

Scikit-learn

컴퓨터 과학 분야의 대표적인 머신러닝 라이브러리

 

KNeighborsClassifier() - k-최근접 이웃 분류 모델을 만드는 사이킷런 클래스 (지도학습)

 

n_neighbors : 매개변수로 이웃의 개수 지정 (기본값 5)

 

p : 매개변수로 거리 재는 방법 지정

1일 경우 맨해튼 거리 https://bit.ly/man_distance 

2일 경우 유클리디안 거리  https://bit.ly/euc_distance (기본값2)

 

n_jobs 매개변수로 사용할 CPU 코어를 지정 가능

-1로 설정하면 모든 CPU 코어 사용 (기본값1)

 

fit() : scikit-learn 모델을 훈련할 때 사용하는 메서드

처음 두 매개변수로 훈련에 사용할 특성과 정답 데이터를 전달

 

predict() : scikit-learn 모델을 훈련하고 예측할 때 사용하는 메서드

특성 데이터 하나만 매개변수로 받음

 

score() : 훈련된 scikit-learn 모델의 성능을 측정

처음 두 매개변수로 특성과 정답 데이터를 전달

predict() 메서드로 예측을 수행한 다음 분류 모델일 경우 정답과 비교하여 올바르게 예측한 개수의 비율을 반환

 

 

 

 

Numpy 

행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리 할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리이다.

 

 

 

arange() : 일정한 간격의 정수 또는 실수 배열을 만듬

 

print(np.arange(3)) # print(np.arange(종료)) 기본 간격 1이고, 매개변수가 하나면 종료 숫자를 의미함
#출력 [0, 1, 2]

print(np.arange(1, 3)) #print(np.arange(시작, 종료)) 매개변수가 2개면 시작 숫자, 종료숫자를 의미함 
#출력 [1, 2]

print(np.arange(1, 3, 0.2)) #print(np.arange(시작, 종료, 간격)) 매개변수가 3개면 마지막은 간격임
#출력 [1., 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2., 2.2, 2.4, 2.6, 2.8]

 

 

 

seed() :  넘파이에서 난수를 생성하기 위한 정수 초깃값을 지정합니다. 초깃값이 같으면 동일한 난수를 만들 수 있음

(랜덤 함수의 결과를 동일하게 재현하고 싶을 때 사용)

 

 

shuffle() : 주어진 배열을 랜덤하게 섞음

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
np.random.shuffle(arr)
print(arr)
#출력
#[[3 4]
# [5 6]
# [1 2]]