소개
이 프로젝트에서는 Support Vector Classifier (SVC) 모델을 사용하여 붓꽃 데이터셋을 분류하는 방법을 배우게 됩니다. 붓꽃 데이터셋은 붓꽃의 다양한 종에 대한 정보를 담고 있는 고전적인 머신 러닝 데이터셋으로, 꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎 길이, 꽃잎 너비 등이 포함되어 있습니다.
🎯 과제
이 프로젝트에서 다음을 배우게 됩니다:
- 필요한 라이브러리를 가져오고 붓꽃 데이터셋을 로드하는 방법
- 데이터셋을 훈련 및 테스트 세트로 분할하는 방법
- Support Vector Classifier 모델을 생성하고 훈련하는 방법
- 훈련된 모델을 사용하여 예측을 수행하는 방법
- 정확도 점수 (accuracy score) 및 분류 보고서 (classification report) 를 사용하여 모델의 성능을 평가하는 방법
🏆 성과
이 프로젝트를 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다:
- scikit-learn 라이브러리를 사용하여 붓꽃 데이터셋으로 작업할 수 있습니다.
- 데이터셋을 훈련 및 테스트 세트로 분할할 수 있습니다.
- Support Vector Classifier 모델을 생성하고 훈련할 수 있습니다.
- 훈련된 모델을 사용하여 예측을 수행할 수 있습니다.
- 정확도 점수 (accuracy score) 및 분류 보고서 (classification report) 를 사용하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.
