Scikit-learn 사이킷런 기초(1)

train_test_split: 학습/테스트 데이터를 분리

#모듈 불러오기
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

#데이터셋 불러오기
iris= load_iris()

#특성 데이터와 타겟 데이터 분리
X= iris.data
y= iris.target

X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3, random_state= 42)

# 학습용 데이터와 테스트용 데이터의 개수 출력
print("학습용 데이터 개수:", X_train.shape[0])
print("테스트용 데이터 개수:", X_test.shape[0])

*참고: 행렬(matrix)는 대문자로 표현, 백터는 소문자로 표현

#학습 모델 생성
model=LinearRegression()
model.fit(X_train,y_train)

print("학습 데이터 점수: {}".format(model.score(X_train, y_train)))
print("평가 데이터 점수: {}".format(model.score(X_test, y_test)))