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붓꽃 데이터 다운로드

https://github.com/pandas-dev/pandas/tree/master/pandas/tests/data

#붓꽃의 데이터를 읽어 들이기 

실습1.

# -*- coding: utf-8 -*-

from sklearn import svm, metrics
import re

#붓꽃의 데이터를 읽어 들이기
csv = []

with open('iris.csv', 'r', encoding='utf-8') as fp:
   #한 줄씩 읽어 오기
   for line in fp:
       line = line.strip()  # 줄바꿈 제거
       cols = line.split(',')  # 쉼표로 컬럼을 구분
      
       # 문자열 데이터를 숫자로 변환하기
       fn = lambda n : float(n) if re.match(r'^[0-9\.]+$',n) else n
       cols = list(map(fn, cols))
       csv.append(cols) 

# 헤더 제거(컬럼명 제거)
del csv[0]

print(csv[:10])

결과.

실습2.

# -*- coding: utf-8 -*-

from sklearn import svm, metrics
import random, re

#붓꽃의 데이터를 읽어 들이기
csv = []

with open('iris.csv', 'r', encoding='utf-8') as fp:
   #한 줄씩 읽어 오기
   for line in fp:
       line = line.strip()  # 줄바꿈 제거
       cols = line.split(',')  # 쉼표로 컬럼을 구분
      
       # 문자열 데이터를 숫자로 변환하기
       fn = lambda n : float(n) if re.match(r'^[0-9\.]+$',n) else n
       cols = list(map(fn, cols))
       csv.append(cols) 

# 헤더 제거(컬럼명 제거)
del csv[0]

print(csv[:2])
print("---------------------")

# 데이터를 섞어주기
random.shuffle(csv)

# 훈련(학습)데이터와  테스트 데이터로 분리하기
total_len = len(csv)
train_len = int(total_len*2/3)

print(total_len, train_len)
print("---------------------")

train_data = []
train_label = []

test_data = []
test_label = []

for i in range(total_len):
   data = csv[i][0:4]
   label = csv[i][4]
   if i < train_len:
     train_data.append(data)
     train_label.append(label)
   else:
     test_data.append(data)
     test_label.append(label)

print(test_data)
print("---------------------")
print(test_label)
 

결과.

실습3.

# -*- coding: utf-8 -*-

from sklearn import svm, metrics
import random, re

#붓꽃의 데이터를 읽어 들이기
csv = []

with open('iris.csv', 'r', encoding='utf-8') as fp:
   #한 줄씩 읽어 오기
   for line in fp:
       line = line.strip()  # 줄바꿈 제거
       cols = line.split(',')  # 쉼표로 컬럼을 구분
      
       # 문자열 데이터를 숫자로 변환하기
       fn = lambda n : float(n) if re.match(r'^[0-9\.]+$',n) else n
       cols = list(map(fn, cols))
       csv.append(cols) 

# 헤더 제거(컬럼명 제거)
del csv[0]

print(csv[:2])
print("---------------------")

# 데이터를 섞어주기
random.shuffle(csv)

# 훈련(학습)데이터와  테스트 데이터로 분리하기
total_len = len(csv)
train_len = int(total_len*2/3)

print(total_len, train_len)
print("---------------------")

train_data = []
train_label = []

test_data = []
test_label = []

for i in range(total_len):
   data = csv[i][0:4]
   label = csv[i][4]
   if i < train_len:
     train_data.append(data)
     train_label.append(label)
   else:
     test_data.append(data)
     test_label.append(label)

print(test_data)
print("---------------------")
print(test_label)
print("---------------------")

clf = svm.SVC()
# 학습
clf.fit(train_data, train_label)

# 테스트
pre_label = clf.predict(test_data)
print(pre_label)
print("---------------------")

# 정확도 구하기
ac_score = metrics.accuracy_score(test_label, pre_label)

print("정확도 : ",  ac_score)
 

결과.