Ch 03-1. k-최근접 이웃 회귀 ✔️ 회귀 : 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제. 정해진 클래스가 없고 임의의 수치를 출력 ex) 내년도 경제 성장률 예측, 배달이 도착할 시간 예측 ✔️ k-최근접 이웃 회귀 : 분류와 똑같이 예측하려는 샘플에 가장 가까운 샘플 k개를 선택, k개의 평균값이 샘플의 예측 타깃값 : 이웃한 샘플의 타깃은 임의의 수치(not 클래스) ✔️ 교재 실습 1) 데이터 준비 및 시각화 2) 회귀 모델 훈련 및 평가 결정계수($R^2$) : 각 샘플의 타깃과 예측한 값의 차이를 곱하여 더하고, 타깃과 타깃 평균의 차이를 제곱하여 더한 값으로 나눔 : 타깃의 평균 정도를 예측하는 수준이라면 $R^2$는 0에 가까워지고 예측이 타깃에 아주 가까워지면 1에 가까운 값이 됨 MAE(M..
