2주차Ch. 03 회귀 알고리즘과 모델 규제03-1 k-최근접 이웃 회귀지도학습 알고리즘은 크게 분류와 회귀로 나뉜다.분류는 ch.2에서 해본 내용이고, 회귀는 어떤 숫자를 예측하는 것이다!k-최근접 이웃은 회귀에도 사용할 수 있는데, 가까운 샘플 k개의 수치의 평균으로 예측해준다.k-최근접 이웃 분류와 k-최근접 이웃 회귀 모두 fit(), score(), predict()를 사용할 수 있다.하지만 다른점은! 회귀에서 score()를 사용하면 정확도가 아닌 결정계수 값이 나온다.✅회귀에서의 score() : 결정계수 값- 0에 가까울 때 > 타깃의 평균 정도 예측- 1에 가까울 때 > 예측이 타깃에 아주 가까워 짐결정계수 대신 sklearn.metrics패키지의 mean_absolute_error를 사..
