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로지스틱 회귀 모델 실습

사용할 라이브러리를 import한다.

iris 데이터를 불러온다.

print(iris.DESCR) 명령으로 iris 데이터에 대한 설명을 볼 수 있다. 

target_names을 이용하여 target 이름을 확인할 수 있다. 

feature 이름을 확인한다.

데이터와 target을 확인한다.

target data 0, 1, 2는 각각의 꽃이름과 매칭된다.

X가 iris data를 받고, y가 타겟 데이터 즉, 꽃 종류를 받는다.

데이터프레임으로 변환한다.

head()명령은 5개의 데이터만 보여준다.

Seaborn 라이브러리를 사용해 보기

데이터프레임을 다시 만든다.

species를 기준으로 분류한다.

pairplot()는 3차원 이상의 데이터에서 주로 사용

hue = 'species' 는 카테고리형 데이터가 섞여 있을 때 이걸로 카테고리 값에 따라 색상을 다르게 함

training 데이터와 test 데이터 나누기 

70%는 training data, 30% = test data 

로지스틱 회귀 사용하기

기울기와 편향값을 구한다.

정확도를 평가하기 위해 score를 구한다.