[multi_classifier] 붓꽃 품종 구분에 대해 svm.SVC를 이용한 예측

#iris.csv 파일
#https://drive.google.com/file/d/1yEUuNncddpbMIyTkDKKYa0Ks_vo4IbaO/view?usp=drivesdk

import pandas as pd
from sklearn import svm, metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 붓꽃의 CSV 데이터 읽어 들이기 --- (※1)
csv = pd.read_csv('iris.csv')

# 필요한 열 추출하기 --- (※2)
csv_data = csv[["SepalLength","SepalWidth","PetalLength","PetalWidth"]]
csv_label = csv["Name"]

# 학습 전용 데이터와 테스트 전용 데이터로 나누기 --- (※3)
train_data, test_data, train_label, test_label = \
train_test_split(csv_data, csv_label)

# 데이터 학습시키고 예측하기 --- (※4)
clf = svm.SVC()
clf.fit(train_data, train_label)
pre = clf.predict(test_data)

# 정답률 구하기 --- (※5)
ac_score = metrics.accuracy_score(test_label, pre)
print("정답률 =", ac_score)

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