Python(17)- Scikit learn

*이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.*

1. 사이킷런(Scikit-learn)

대표적인 파이썬 머신러닝 모듈
다양한 머신러닝 알고리즘을 제공
다양한 샘플 데이터를 제공
머신러닝 결과를 검증하는 기능을 제공
BSD 라이선스이기 때문에 무료로 사용 및 배포가능
[사이킷런 공식 홈페이지] https://scikit-learn.org

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2. LinearSVC(Support Vector Classification)

클래스를 구분으로 하는 분류 문제에서 각 클래스를 잘 구분하는 선을 그려주는 방식을 사용하는 알고리즘
지도학습 알고리즘을 사용하는 학습 전용 데이터와 결과 전용 데이터를 모두 가지고 있어야 사용이 가능

from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 학습 데이터를 준비
learn_data = [[0,0], [1,0], [0,1], [1,1]] # 독립변수
learn_label = [0,0,0,1] # 종속변수

독립변수와 종속변수

# 모델 객체 생성
svc = LinearSVC()

# 학습
svc.fit(learn_data, learn_label)

# 검증 데이터 준비
test_data = [[0,0], [1,0], [0,1], [1,1]]

test_label = svc.predict(test_data)
test_label

# 결과 검증
print(test_data, '의 예측 결과: ', test_label)
print('정답율: ', accuracy_score([0,0,0,1], test_label))