Sangdon Park

1주차 과제: K-최근접 이웃으로 과일 분류하기

📋 과제 개요

항목	내용
과목	머신러닝
참고	혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 1-3장
총점	100점
채점	GitHub Actions 자동 채점

📝 문제 구성

문제	내용	배점
문제 0	데이터 준비 (weight, sugar, fruit_data, fruit_target)	10점
문제 1	KNN 모델 훈련 및 정확도 확인	20점
문제 2	새로운 데이터 예측 (사과/귤)	20점
문제 3	n_neighbors=50 실험	25점
문제 4	최적의 n_neighbors 찾기	25점

🚀 제출 방법

1. assignment.ipynb에서 # YOUR CODE HERE 부분에 코드를 작성합니다.
2. raise NotImplementedError()를 반드시 삭제합니다.
3. 완성된 파일을 commit & push합니다.

git add assignment.ipynb
git commit -m "1주차 과제 제출"
git push

1. GitHub Actions 탭에서 자동 채점 결과를 확인합니다.

⚠️ 주의사항

• 변수명을 반드시 지켜주세요 (자동 채점에 사용됩니다).
• raise NotImplementedError()가 남아있으면 0점 처리됩니다.
• tests/ 폴더와 .github/ 폴더의 파일을 수정하지 마세요.

로컬 테스트

pip install scikit-learn matplotlib pytest nbformat nbconvert ipykernel jupyter_client
pytest tests/test_assignment.py -v