분류 문제에 SVM 적용하기
SVM으로 분류 문제를 풀어봅시다.
1. SVM 분류 모델 인스턴스를 생성하고 훈련 데이터로 모델을 훈련합니다. kernel 하이퍼 파라미터는 입력 데이터를 선형적으로 분리할 수 있게 만들기 위해 적용할 변형의 종류를 결정합니다.
▼ mysvm.ipynb
[in :]
from sklearn.svm import SVC
classifier = SVC(kernel = 'linear', random_state = 0)
classifier.fit(X_train, y_train)
2. 훈련이 끝나면 테스트 데이터로 예측을 수행하고 혼동 행렬을 계산합니다.
[in :]
y_pred = classifier.predict(X_test)
cm = metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred)
cm
3. 혼동 행렬을 출력합니다.
[out:]
array([[66, 2],
[ 9, 23]])