KNeighborsRegressor 의 문제점: 기존 학습 데이터 근처에서 문제가 나오면 답을 잘 찾아 주지만, 그 범위를 벗어나면 답이 없다. 가령, 생선의 길이를 10~50cm 범위만 학습시킨 후 200cm 짜리 생선의 정답을 달라고 하면 완전 엉뚱한 예측값이 나와 버린다. 해결 방법은 두 가지다. 200cm 범위까지 늘려 학습을 시키거나, KLinearRegressor 를 사용하거나... Linear Regressor 선형회귀는 y=ax+b 형식의 함수를 만족하는 a 와 b 를 찾는 모델이다. import numpy as np # 농어의 길이 perch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0..
