"내일 비 올 거예요?" 또는 "내일 비가 올까요?"

이 글은 Python의 Scikit-Learn 라이브러리를 사용하여 K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘을 훈련시켜 강우량을 예측하는 과정을 자세히 설명합니다. Kaggle에서 가져온 데이터셋은 10년 동안의 호주 날씨 데이터를 포함하고 있습니다. 데이터 전처리 단계에는 위치와 월을 기준으로 평균값 대입을 사용한 결측값 처리, LabelEncoder를 사용한 범주형 특징의 수치형 표현으로의 변환, 그리고 'RainTomorrow' 목표 변수의 2진수(0/1) 형식으로의 변환이 포함됩니다. 그런 다음 데이터셋은 훈련 세트와 테스트 세트로 분할되었습니다. KNN 모델을 훈련시키기 전에 StandardScaler를 사용하여 특징 스케일링을 적용했습니다. 모델 성능은 정확도, 정밀도, 재현율을 사용하여 평가되었으며, 약 83%의 정확도를 보였습니다. 이 글은 이러한 지표와 맥락에 따른 해석의 중요성을 강조합니다. 저자는 모델 성능을 향상시키기 위해 다양한 K 값과 데이터 전처리 기법을 실험해 볼 것을 독려합니다. 마지막으로, 이 글은 내일의 강우량 예측에 대한 재미있는 질문으로 마무리됩니다.