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"""3-2_생각해보기_코드.ipynb

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    https://colab.research.google.com/drive/1NitlYCbScV-jxmhfpkyZaR7J6nacka1e

# Scikit-learn을 활용한 모델 구현

## 데이터 불러오기
"""

# 데이터 불러오기
import pandas as pd
iris = pd.read_csv('Iris.csv')    # 붖꽃 데이터 불러오기

#데이터를 feature와 target value로 나누기
import numpy as np

Xy = np.array(iris)
features = Xy[:, 1:-1]
target_value = Xy[:, [-1]]

#데이터를 train, test로 나누기
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target_value, test_size=0.2)

"""# 학습하기"""

#모델 생성 및 학습시키기
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

model=KNeighborsClassifier(n_neighbors=1,p=2)
result=model.fit(X=X_train,y=y_train)

"""# 성능 테스트하기"""

print("test 데이터 적용 결과 : {0}".format(model.predict(X_test)))
print("test 데이터 정확도 : {0}".format(model.score(X_test,y_test)))