SVM python2

from sklearn import svm, metrics
import pandas as pd

data = [[0,0,0],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]

frameData=pd.DataFrame(data)
inputData=frameData.loc[:,0:1]
resultData=frameData.loc[:,2]

clf=svm.SVC()
clf.fit(inputData,resultData)
pre = clf.predict(inputData)
print("예측 결과: " , pre)
score=metrics.accuracy_score(pre,resultData)
print(score)

pandas를 통해 입력데이터(inputdata)와 결과 데이터(resultdata)를 쉽게 나눔

clf.fit으로 학습을 시키고

clf.predict로 교육시킨 것을 바탕으로 입력값 결과 예측

예측결과를 보여주고 metrics.accuracy로 예측결과와 실제 답을 비교합니다. ..