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랜덤 포레스트 실습

관련 라이브러리를 import한 후, iris 데이터를 불러온다.

iris target_names, feature_names, data등을 확인해 본다.

데이터프레임을 생성하고, head()함수로 데이터를 확인해 본다.

트레이닝셋과 테스트셋을 분리한다

70%의 트레이닝 셋과 30%의 테스트셋을 생성한다.

랜덤포레스트 관련 라이브러리를 import 하고, 모델을 생성한다.

estimator는 랜덤포레스트 안에 만들어지는 의사결정 트리의 갯수를 의미한다.

트레이닝셋을 fit()함수로 훈련 시킨다.

테스트 셋으로 정확도를 측정한다.

데이터에서 어떤 feature가 영향을 많이 끼쳤는가를 확인해보겠습니다.

그래프로 표현해 보겠습니다.

제목, x축과 y축등을 설정해보겠습니다.