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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

Result

image

Project details


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Source Distribution

weekly_1-0.2.5.tar.gz (3.2 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

weekly_1-0.2.5-py3-none-any.whl (3.9 kB view details)

Uploaded Python 3

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  • Download URL: weekly_1-0.2.5.tar.gz
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  • Size: 3.2 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_1-0.2.5.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 34c7f11fa80b6fd751f522e0194d45afaf7d1cf9197698945cc66ed5829cebbc
MD5 a1b107dd59543a7a3f464b5858ad7665
BLAKE2b-256 26562bd395f7f26362f3923bcc303b5885d38adc742fd700285309699c82cad7

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Hashes for weekly_1-0.2.5-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 601a8ccb4acc4017798c1afb8830fa8acbb1d73a665827ea61eb3342e26e6464
MD5 3c958c60867b7b4d8cb0305872001bd7
BLAKE2b-256 7306e2e2b2423c8d9fc68d78cd52e6214229f519a977020291cb0c59fe128f18

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