SVC 서포트 벡터 머신에 대한 간단한 예제

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

import os
os.chdir('데이터를 불러올 폴더 경로')
os.getcwd() # 현재위치 확인

데이터를 불러올 폴더경로를 바꾸었다.

iris_data = pd.read_csv("iris.csv", encoding = 'utf-8', names=['a','b','c','d','y'])
# iris_data.shape
# type(iris_data)

붗꽃 데이터를 레이블과 입력 데이터로 나누기

y = iris_data.loc[:,'y']
x = iris_data.loc[:,["a","b","c","d"]]

print("=========================")
print(x.shape)
print(y.shape)

모양도 확인해 보았다.

학습전용과 테스트 전용 분리

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.3, train_size=0.7, shuffle=True)

model = SVC()
model.fit(x_train, y_train)

모델은 SVC 모델을 사용

y_pred = model.predict(x_test)
print("정답률 : ", accuracy_score(y_test, y_pred))