はじめに
このプロジェクトでは、サポートベクトル分類器 (SVC) モデルを使用してアイリスデータセットを分類する方法を学びます。アイリスデータセットは、アイリスの異なる種に関する情報、つまり花弁の長さ、花弁の幅、花びらの長さ、花びらの幅を含む、古典的な機械学習データセットです。
🎯 タスク
このプロジェクトでは、以下を学びます。
- 必要なライブラリをインポートしてアイリスデータセットを読み込む方法
- データセットを訓練用とテスト用に分割する方法
- サポートベクトル分類器モデルを作成して訓練する方法
- 訓練済みモデルを使用して予測を行う方法
- 正解率と分類レポートを使用してモデルの性能を評価する方法
🏆 成果
このプロジェクトを完了すると、以下のことができるようになります。
- scikit-learn ライブラリを使用してアイリスデータセットを扱う
- データセットを訓練用とテスト用に分割する
- サポートベクトル分類器モデルを作成して訓練する
- 訓練済みモデルを使用して予測を行う
- 正解率と分類レポートを使用してモデルの性能を評価する
