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Scikit-learn의 K-최근접 이웃 알고리즘을 사용해 간단한 분류 모델을 만드는 방법을 배웁니다.

Scikit-learn이 무엇인지, 주요 기능, 그리고 왜 Python에서 머신러닝에 필수적인지 알아봅니다.

사이킷런(Scikit-learn)에서 머신러닝 모델을 위해 데이터셋을 훈련/테스트 세트로 분할하는 방법을 배워봅니다.

데이터셋에서 특성과 레이블이 무엇인지, 그리고 머신러닝에서 어떻게 활용되는지 알아봅니다.

데이터 수집부터 배포까지, 머신러닝 프로젝트의 주요 단계를 이해합니다.

간단한 Scikit-learn 예제로 지도학습과 비지도학습의 기초를 배워봅니다.

scikit-learn의 선형 회귀 도구로 회귀 모델을 만들고 평가하는 방법을 배웁니다.

Scikit-learn에서 머신러닝을 위한 특성 스케일링과 데이터 전처리의 필요성과 방법을 배웁니다.