<jupyter_start><jupyter_text>breast_cancer.target_names 의 값이 'malignant' (악성), 'benign' (양성)이다0이 악성, 1이 양성암의 경우 양성을 악성으로 오진 하는것보다악성을 양성으로 오진하는게 더 큰 오류이다.그렇기 때문에 FN (실제 값이 True 이고 예측값이 False 인) 가 더 적게 나온 모델을 사용하는게 좋다.랜덤 포레스트가 전체 데이터중 맞춘 정확도가 92프로로 제일 높고, FN과 FP가 동일한 값이므로 랜덤 포레스트를 사용한다.SGDClassifier는 오진률이 너무 높기 때문에 사용하지 않는다.<jupyter_code><jupyter_output><empty_output>
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