[ 머신러닝 ] 사이킷런 & Linear SVC

🌀 Scikit-learn 모듈

          @ 대표적인 파이썬 머신러닝 모듈

          @ 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공

          @ 다양한 샘플 데이터를 제공

          @ 머신러닝 결과를 검증하는 기능을 제공

          @ BSD 라이센스이기 때문에 무료로 사용 및 배포가 가능

          @ 사이킷런 공식 홈페이지 [https://scikit-learn.org]

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🌀 Linear SVC

       @ 클래스를 구분으로 하는 분류 문제에서 각 클래스를 잘 구분하는 선을 그려주는 방식을 사용하는 알고리즘

       @ 지도학습 알고리즘을 사용하는 학습 전용 데이터와 결과 전용 데이터를 함께 가지고 있어야 사용이 가능

from sklearn.svm import LinearSVC # 문제를 주는 것
from sklearn.metrics import accuracy_score # 답을 주는 것

# 학습 데이터 준비
learn_data = [[0,0],[1,0],[0,1],[1,1]]
learn_label = [0,0,0,1]

# 모델 객체 생성
svc = LinearSVC()

# 학습
svc.fit(learn_data, learn_label)

학습 결과

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

# 예측
test_label = svc. predict(test_data)

test_label
----------------------
# 결과
array([0, 0, 0, 1])

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

print('정답률: ', accuracy_score([0,0,0,1], test_label))
--------------------------------------------------------
# 결과
정답률:  1.0