미리 결론부터 말하면 이번 챕터도 머신러닝의 학습과정이 익숙해지는 연습이다. 또한 앞의 두 챕터는 무게와 길이로 도미인지 빙어인지 분류하는 작업이었고 이번 챕터는 주어진 데이터로 농어의 무게를 예측하는 문제를 풀어나가는 챕터이다. 즉 이번 챕터는 특정값을 예측하는 문제(회귀 regression)이다. 알고리즘 또한 1,2장에서 썼던 k-최근접 이웃 알고리즘을 여기서도 똑같이 적용해보면서 익혀보자. 전체과정을 아예 외우기 위해 여기까지 학습한 작업 순서대로 나열해보자면 1. 데이터 준비 및 데이터 패턴 파악하기 ( 주로 그래프들을 그려가며 대략적인 추세 파악 ) 2. 만약 스케일이 안맞는 데이터들이라면 스케일 맞추기 3. 훈련세트와 테스트세트 준비하기 4. 특정 알고리즘 (여기선 k-최근접 이웃 알고리즘 ..
