분류예측
# DecisionTree
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dt_clf = DecisionTreeClassifier(random_state=11)
dt_clf.fit(X_train, y_train)
dt_pred = dt_clf.predict(X_test)
# RandomForest
from sklearn.ensemble import
rf_clf=RandomForestClassifier(random_state=11)
rf_clf.fit(X_train, y_train)
rf_pred = rf_clf.predict(X_test)
# LogisticRegression
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr_clf = LogisticRegression()
lr_clf.fit(X_train, y_train)
lr_pred = lr_clf.predict(X_test)
# SVC
from sklearn.svm import SVC
svc=SVC(random_state=1)
svc.fit(xtrain, ytrain)
svc_pred = scv.predict(xtest)
Accuracy
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_test, pred)
교차검증
from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores=cross_val_score(modelname,xtrain,ytrain,scoring='accuracy',cv=5) #교차검증횟수
np.mean(scores)
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