아나콘다에 scikit learn + pandas 기본 구성

먼저 머신러닝의 맛을 보기위해 scikit-learn을 구성하고 XOR 연산을 한번 진행해보도록 하겠습니다.

docker run -i -t -v $HOME/ai:/ai mlearn:init /bin/bash로 들어가겠습니다

전에 설치하였던 이미지(아나콘다)를 실행해서 설치를 하는거구요.

>> 아나콘다 설치 바로가기 <<

설치후에 커밋을 해야겠죠?

먼저 scikit-learn을 설치하겠습니다.

(base) root@817383b6f08f:/# pip install -U scikit-learn scipy matplotlib scikit-image

그리고 판다스를 설치하겠습니다.

(base) root@817383b6f08f:/# pip install pandas

설치가 완료되었으면 exit를 통해 빠져나간 후 커밋하겠습니다.

docker ps -a로 컨테이너ID를 알아낸 후에 커밋!!

그럼 싸이킷을 한번 써보겠습니다.

다음처럼 test.py 코드를 작성하고..

from sklearn import svm, metrics

datas = [[0,0],[1,0],[0,1],[1,1]]

labels = [0,1,1,0]

examples = [[0,0],[1,0]]

examples_label = [0,1]

clf = svm.SVC()

clf.fit(datas,labels)

results = clf.predict(examples)

print(results)

sc = metrics.accuracy_score(examples_label,results)

print(sc*100)

코드를 설명하면 fit() 부분이 데이터를 학습하는 부분인데 파라메터는 데이터, 답 입니다.

predict() 부분은 데이터를 예측하는 부분입니다.

그리고 sc에는 정답률을 구하구요.

실행해보면 다음처럼 결과가 나오네요.

답이 0, 1이며 정답률은 100.0%가 나왔습니다.