p.58 k-NN Code 에서 학습 결과 재활용 방법 문의

[choi...@gmail.com]

p.58 k-NN Code 에서 학습 부분을 프로그램 실행할 때마다 수행해야합니까? 

학습 결과를 다음 프로그램 실행시에 재활용이 가능합니까?

p.183 에서 설명된 Logistic Regression 의 경우는 Sigmoid 함수를 구하기 위한 계수가 학습 결과에서 제시되어 다음 프로그램 실행시에 이들 계수를 사용하면 되기 때문에 재학습이 필요없는데, k-NN의 경우는 어떠한지 궁금합니다.

학습 데이터가 작은 경우에는 문제가 되지 않겠지먼, 학습 데이타가 큰 경우에는 번거로울 것 같습니다.

감사합니다.

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

훈련된 머신러닝 모델은 저장하여 나중에 불러서 예측에 사용할 수 있습니다.

저장하는 방법은 머신러닝 라이브러리마다 다를 수 있습니다.

사이킷런의 모델은 파이썬의 pickle 모듈을 사용해 저장할 수 있습니다.

다음 문서를 참고하세요.

https://scikit-learn.org/stable/modules/model_persistence.html

다만 k-NN 모델의 훈련은 로지스틱 회귀처럼 가중치를 찾는 것이 아니라

훈련 데이터를 저장하는 것이 전부이기 때문에 

모델을 저장하고 다시 불러오는 작업이 모델 훈련보다 크게 효율적일 것 같지는 않습니다.

감사합니다.

2021년 9월 2일 (목) 오후 6:14, choi...@gmail.com <choi...@gmail.com>님이 작성:

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