Skip to main content

Weekly Project_Making a program that guess species of fish - Bream or Smelt

Project description

weekly_1

Background

  • 파이썬 ML scikit-learn 의 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier 모듈을 이용한 물고기 감별기 (도미, 빙어)

Why?

  • ML 교육 과정에서 배웠던 파이썬 scikit-learn의 전반적인 내용을 이해 및 실습할 수 있다.
  • 길이와 무게를 입력하여 어떠한 어종(도미 혹은 빙어)으로 예측되는지 파악할 수 있다.
  • 길이와 무게를 입력하여 정답과 오답을 반복하면서 점진적으로 진화하는 모델을 확인할 수 있다.
  • 해당 데이터들이 어떻게 밀집되어 있는지를 그래프(산점도)를 통해 확인할 수 있다.

Install

$ pip install git+https://github.com/EstherCho-7/guess_fish.git@<Branch Name>

# or for dev
$ git clone git@github.com:EstherCho-7/guess_fish.git
$ source .venv/bin/activate

# no .venv?
$ pdm venv create

Command

# 길이, 무게를 입력 받아 어종을 파악
$ guess-fish

# 입력된 데이터들이 어떻게 분포해있는지 산점도를 통해 확인
$ plot

Usage

# If you want to start with no data,
$ rm -rf *.pkl

# Prediction
$ guess-fish
# Result
$ guess-fish
물고기의 길이: 10.8
물고기의 무게: 8.7
입력하신 물고기는 빙어
맞습니까? 맞으면 T, 아니라면 F를 입력해주시기 바랍니다.: T
저는 물고기 민수입니다.
$ guess-fish
물고기의 길이: 26.8
물고기의 무게: 450
입력하신 물고기는 도미
맞습니까? 맞으면 T, 아니라면 F를 입력해주시기 바랍니다.: T
저는 물고기 민수입니다.

# Plot
$ plot

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

weekly_1-0.2.4.tar.gz (3.1 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

weekly_1-0.2.4-py3-none-any.whl (3.8 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file weekly_1-0.2.4.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: weekly_1-0.2.4.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 3.1 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: pdm/2.17.3 CPython/3.12.4 Linux/5.15.153.1-microsoft-standard-WSL2

File hashes

Hashes for weekly_1-0.2.4.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 96f9ef85e1b022c226a581381f51d3c935b8c8edd668da36942a0d06663c845f
MD5 5426e1a3f429c15822ab790d277a4dc3
BLAKE2b-256 10812e1c006497df3d64f45d85f6c9acfc37f3c693a2d86912605d0fcb945160

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file weekly_1-0.2.4-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: weekly_1-0.2.4-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 3.8 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: pdm/2.17.3 CPython/3.12.4 Linux/5.15.153.1-microsoft-standard-WSL2

File hashes

Hashes for weekly_1-0.2.4-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 8e8efae301311a93b43492ec0809b2b3dadc85723328841e731c8a1d6b0019b6
MD5 f6674161acf2d11da5a9146876b32ea2
BLAKE2b-256 e3e1ea7ffaa918e7caf37b3fc25a88176020eaed88aa02af9b67f97b17cc9203

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page