<jupyter_start><jupyter_text>위의 자료를 numpy 배열로 변환<jupyter_code>len(images)
len(labels)
images_array_in_numpy = np.array(images)
labels_array_in_numpy = np.array(labels)
images_array_in_numpy
labels_array_in_numpy<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>convert 된 자료를 학습용 데이터와 테스트용 데이터로 분리하기<jupyter_code>from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images_array_in_numpy, labels_array_in_numpy )
# 분리해주기
X_train # 아래와 같이 잘 보인다면, 분리가 된 것임.
X_train.shape
y_test    #1이 고양이를 뜻함. 이유는 label 분류에서 이름에 고양이가 있으면 1 로 설정해둠
len(y_test)
from sklearn import svm
SVM = svm.SVC().fit(X_train, y_train)
X_test[0:2]
SVM.predict(X_test[0:2])     #SVM 은 분류된 횡단면 (초평면)
SVM.score(X_test, y_test)<jupyter_output><empty_output>
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