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knn from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4, metric='euclidean') knn 파라미터 algorithm = {‘auto’, ‘ball_tree’, ‘kd_tree’, ‘brute’}, default=’auto’ # 가장 가까운 이웃을 계산하는 데 사용되는 알고리즘: # Brute Force 최접근 이웃의 빠른 계산은 기계학습에서 활발한 리서치 분야이다. 가장 초보수준의 이웃 탐색 구현은 데이터셋 내 지점의 모든 쌍의 거리를 억지로(brute-force) 계산하는 것이다. 효율적인 brute-force 이웃 탐색은 작은 데이터 샘플에 대해서는 매우 경쟁력이 있다. ..

3개 모델로 앙상블 모형 제작 model1