[파이썬 머신러닝 완벽가이드] Chap02-1. 사이킷런 - 붓꽃 품종 예측하기

 

 

- 본 글은 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (권철민 지음)을 공부하며 내용을 추가한 정리글입니다. 개인 공부를 위해 만들었으며, 만약 문제가 발생할 시 글을 비공개로 전환함을 알립니다.

 

 

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

iris = load_iris() # 붓꽃 데이터 세트 로딩
iris_data = iris.data # iris.data는 Iris 데이터 세트에서 피처(feature)만으로 된 데이터를 numpy로 가지고 있습니다.
iris_label = iris.target # iris.target은 Iris 데이터 세트에서 레이블(결정 값) 데이터를 numpy로 가지고 있습니다.
print("iris target값 : ", iris_label)
print("iris target명 : ", iris.target_names)

#붓꽃 데이터 세트를 자세히 보기 위해 DataFrame으로 변환
iris_df = pd.DataFrame(data=iris_data, columns=iris.feature_names)
iris_df['label'] = iris.target
iris_df.head()

 

 

# training set과 test set 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data, iris_label, test_size=0.2, random_state = 11)

# DecisionTreeClassifier 객체 생성
dt_clf = DecisionTreeClassifier(random_state = 11)

# 학습시키기 (fit)
dt_clf.fit(X_train, y_train)

# 예측값
pred = dt_clf.predict(X_test)

# 평가하기 (정확도 구하기)
from sklearn.metrics import accuracy_score
print("Accuracy : {0:.4f}".format(accuracy_score(y_test, pred)))