svm 학습 과 예측 from sklearn import svmclf = svm . SVC ( ) # svm 객체 생성 clf . fit ( train _ data , train _ label ) # svm 학습 시작 pre = clf . predict ( test _ data ) # svm 예측 정답 률 구하 기 from sklearn import metricsscore = metrics . accuracy _ score ( test _ label , pre ) train 과 test data 분할 from sklearn . model _ selection import train _ test _ splittrain _ data , test _ data , train _ label , test _ label = train _ test _ split ( data , label ) 테이블 출력 report = metrics . classification _ report ( test [ " label "], predict ) print ( report ) random forest 학습 과 예측 clf = RandomForestClassifier ( ) clf . fit ( data _ train , label _ train ) predict = clf . predict ( data _ test ) cross validationclf = svm . SVC ( ) scores = model _ selection . cross _ val _ score ( clf , data , label , cv = 5 ) # 데이터 를 5 개 로 분할 ( cv = 5 ) 해서 svm 에 대한 cross validation 진행 . return type 은 numpy . ndarray 매개변수 튜닝 ( cross validation 을 통한 최적 매개변수 적용 ) from sklearn . model _ selection import GridSearchCVclf = GridSearchCV ( svm . SVC ( ) , params , n _ jobs =- 1 ) # n _ jobs : 병렬 계산 프로세스 개수 ( - 1 : 자동 ) # params : 매개변수 후보 들 clf . fit ( train _ data , train _ label )