[ML] Scikit Learn

Scikit Learn

: 현재 파이썬에서 가장 유명한 기계 학습 오픈 소스 라이브러리 

 

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from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier


iris_tree = DecisionTreeClassifier()
iris_tree.fit(iris.data[:, 2:], iris.target)

iris정보 파일이 존재하는 상태에서, iris_tree에 정보를 학습시키는 간단한 코드이다.

fit( )은 학습하라는 의미가 담겼다. 뒷부분에는 학습시키고자 하는 정보를 입력해주어야 한다.

 

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred_tr = iris_tree.predict(iris.data[:, 2:])

metrics 모듈에서 accuracy 계산해주는 모듈을 import 한다.

현재 맨 위의 코드로 인해 iris_tree는 학습이 완료된 상태인데, 그 상태의 변수에 predict( ) 예측하라고 시켜본 것이다.

fit( )과는 다르게 학습시키고자 하는 정보를 입력해줄 필요가 없다. 

y_pred_tr해보면 나름 정보를 잘 예측한 것을 볼 수 있다. 원래 참값은 iris_target이다. 

 

accuracy_score(iris.target , y_pred_tr)

해당 코드로 실제 iris_target값(정답)과 y_pred_tr값(예측값)의 정답률을 알 수 있다.

해당 코드의 출력값은 0.993333333...이 나왔다. -> 99.3%의 정답률을 띈다.