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Python scikit-learn에서 LinearSVC을 이용한 And학습
#import sklearn from sklearn import datasets, svm, metrics, neighbors learndata = [[0,0], [1,0], [0,1], [1,1]] learnlabel = [0,0,0,1] # D1411 급격하지만 Linear형태로서 가능하다. # 2개의 인자를 가져 Weight가 2개로서 각 개별로는 Linear형태로 예측가능하다. # 반면 Xor은 각 Weight가 Linear형태가 아니다. clf = svm.LinearSVC() clf.fit(learndata, learnlabel) testdata = [[0,0], [1,0], [0,1], [1,1]] testlabel = clf.predict(testdata) print(f"td: {testdata} rst: {testlabel}") print(f"accuracy: {metrics.accuracy_score(learnlabel, testlabel)}") # # td: [[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]] rst: [0 0 0 1] # accuracy: 1.0 #
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