iris data, knn 교차검증

# (1) iris data 불러오기
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

# (2) iris data를 문제와 답으로 분리
X = iris.data
y = iris.target

# (3) 분리된 문제와 답을 train data와 test data로 분리
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=7)

print(X_train)
print(X_test)
print(y_train)
print(y_test)

# (4) KNN분류기 모델 생성 (이웃 수는 3)
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 3)

# (5) 교차검증 실행 (5 조각으로 나눠 진행)
from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X_train,y_train, cv=5)

# (6)교차검증  결과 확인 (전체 점수와 평균 점수 표시)
print(scores)         # [1.         1.         0.95238095 1.         0.9047619 ]
print(scores.mean())  # 0.9714285714285715