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ML Intro | Iris Analysis - Evaluating the ModelMachine Learning/ML with Python Library 2024. 1. 27. 22:06
지난번, 모델을 이용해 예측을 해봤다. 그렇다면 이 예측이 맞는지 아닌지 어떻게 파악할 수 있을까? 이런 지도학습(Supervised Machine Learning)에서 트레이닝 된 모델의 성능을 평가하는 과정은 꼭 필요하다. 그렇기 때문에 우리는 지난번 scikit-learn의 train_test_split 함수를 이용해서 Training 데이터와 Test데이터로 나눴다. 여기서 만들어진 test data를 이용해서 정확도를 계산하고 모델의 성능을 평가할 수 있다. y_pred = knn.predict(x_test) print("Prediction for Test Set:", y_pred) Prediction for Test Set: [2 1 0 2 0 2 0 1 1 1 2 1 1 1 1 0 1 1 0..