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Pythonでscikit-learnのSVMを使ってアヤメのデータを分類しようとしたら、出力結果がSVC(kernel='linear')としかでない

tevez17
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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/05/07 16:26

scikit-learnのSVMを使ってアヤメのデータを分類

HPを参考にscikit-learnのSVMを使ってアヤメのデータを分類しようとしたのですが、線形分類モデルのコード(classifier.fit(X_train, y_train))を実行すると「SVC(kernel='linear')」としか出力されません。
サポートベクトルを利用した分類モデル(SVC)の結果がでるはずなのですが、どうすればよいでしょうか?

発生している問題・エラーメッセージ

SVC(kernel='linear')

該当のソースコード

from sklearn import datasets irisdata = datasets.load_iris() from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(irisdata.data, irisdata.target, test_size = 0.2, train_size = 0.8, shuffle = True) classifier = SVC(kernel = "linear", gamma = "scale")

試したこと

Anaconda Promptからscikit-learnをインストールし直したりしましたが、改善されません。

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