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[B.D.A] Support Vector Machine SVM 이론

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score# 데이터 로드iris = datasets.load_iris()X = iris.data[:, :2] # 두 개의 특성만 사용하여 시각화 가능하도록y = iris.target# 학습 및 테스트 데이터 분리X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_..
기계학습(Machine Learning) 2024. 11. 9. 20:31
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