[MACHINELEARNING]TIL10 scikit learn 기본 흐름

오늘은 붓꽃 데이터를 가지고 붓꽃 품종을 예측해보는 머신러닝을 해보도록 하겠습니다

https://github.com/pydata/pandas/blob/master/pandas/tests/data/iris.csv

이 사이트에서 얻은 붓꽃 데이터를 가지고 가공 및 머신러닝을 돌리도록 하겠습니다

Iris-setosa를 0으로 Iris-versicolor를 1로 Iris-virginica를 2로 치환한후에 데이터 가공을 하도록 하겠습니다

Pandas 라이브러리를 이용하여 csv로 저장된 iris.csv를 읽어와서 출력해보는 코드입니다

Pandas 라이브러리로 전처리한 데이터들을 이용하여 품종을 머신러닝으로 예측해보는 코드입니다

0이 나온걸 봐선 5.1, 3.0, 1.3, 0.2 데이터는 Iris-setosa품종일 가능성이 높습니다

하지만 이렇게 머신러닝으로 돌린 코드의 결과가 맞는것인지 신뢰성을 위해

보통 150개의 데이터가 있으면 100개로는 학습을 50개로는 테스트를 돌립니다

train_test_split을 이용하여 튜플로 분리된 테스트를 위한 data와 학습을 위한 data를  사용하여 신뢰도 측정을 해보도록 하겠습니다

신뢰도는 100%로 나왔습니다

느낀점

머신러닝 학습자체가 어떻게 하는지 이번에 대략적으로 알게 되었습니다

그리고 학습을 위한 코드를 짜는것도 중요하지만 

그 코드가 신뢰성이 높은지 테스트를 하는것도 중요한 것을 알게 되었습니다