파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target,

random_state=0)

print("훈련 세트의 크기: {} 테스트 세트의 크기: {}".format(

X_train.shape[0], X_test.shape[0]))

best_score = 0

for gamma in [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]:

for C in [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]:

# 매개변수의 각 조합에 대해 SVC를 훈련시킵니다.

svm = SVC(gamma=gamma, C=C)

svm.t(X_train, y_train)

# 테스트 세트로 SVC를 평가합니다.

score = svm.score(X_test, y_test)

# 점수가 더 높으면 매개변수와 함께 기록합니다.

if score > best_score:

best_score = score

best_parameters = {'C': C, 'gamma': gamma}

print("최고 점수: {:.2f}".format(best_score))

print("최적 매개변수:", best_parameters)

Out [19]:

훈련 세트의 크기: ...