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Rondon7251

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下記の予測モデルを作成しました。
分類器としてこの予測モデルを作成したのですが
未知のデータをクロールして予測モデルにかけ分類するといったことは可能でしょうか

何かわかる方いましたら教えてください。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import f1_score

# データの読み込み --- (*1)
analysisresults_data = pd.read_csv("analysis_resultstableFAB.csv",encoding="utf-8")

# データをラベルと入力データに分離する --- (*2)
y = analysisresults_data.loc[:,"analysis_result"]
x = analysisresults_data.loc[:,["signatures_id","hit_count"]]

# 学習用とテスト用に分離する --- (*3)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, train_size = 0.8, shuffle = True, random_state=0)

# 学習する --- (*4)
clf = SVC()
clf.fit(x_train, y_train)

# 評価する --- (*5)
y_pred = clf.predict(x_test)
print("正解率 = " , accuracy_score(y_test, y_pred))

tp, fn, fp, tn = confusion_matrix(y_test, y_pred).ravel()
print("TP,FN,FP,TN = ",tp,fn,fp,tn)

FPR = fp/(fp+tn)
print("偽陽性率 = ",FPR)

print("F値 = " , f1_score(y_test, y_pred))
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回答 1

checkベストアンサー

0

未知のデータをクロールして予測モデルにかけ分類するといったことは可能でしょうか

はい,可能です.

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