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

Question

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。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

テストデータを作って分類器を作っただけように見えます。
~~分類器をテストデータで訓練して、~~そのあと予測をするのではないですか。

SVC(kernel='linear')と表示されるのは、kernelとして'linear'を指定したSVCのインスタンスですので、
print(classifier)ですね。

あまり覚えていませんが、よく見る色分けされた画像は、格子状の座標点を与えて、それぞれの予測結果の数字に色を割りあててプロットすれば得られたはずです。

Comments

[jbpb0]

ppaulさん

「該当のソースコード」のところには書いてませんが、質問文の最初の方に「（classifier.fit(X_train, y_train)）を実行すると」と書かれてるので、そこまではやってるようです

[jbpb0]

質問者さん

まだ続きがあります
学習(fit)に使ったのとは別のデータで予測(predict)して、予測結果と真値を比較・評価(score)します
これ(の前半部分)を見てください
https://takemikami.com/2017/02/21/scikitlearnSVMiris.html

[ppaul]

なるほど、学習はやっているのですね。

[tevez17]

ppaulさん　jbpb0さん
ご回答ありがとうございます。

自分が参考にしているサイトだと、classifier.fit(X_train, y_train)を実行すると以下の結果が出力される
らしいのですが、SVC(kernel='linear')としか出力されません。ご紹介いただいたサイトも同じような結果が出力されると書いてあるのですが、ちょっと原因が分からないので、もしお分かりでしたらご教示いただけると大変ありがたいです。

以下、サイトでの出力結果
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='scale',
kernel='linear', max_iter=-1, probability=False, random_state=None,
shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)

[jbpb0]

質問者さん

scikit-learnの仕様が、どれかのバージョンで変わっただけだと思いますよ
気にしなくてもいいのではないですかね

古いバージョン(0.17)のチュートリアル
https://scikit-learn.org/0.17/tutorial/basic/tutorial.html#learning-and-predicting
の「Learning and predicting」では、「clf.fit(...」の結果いろいろ表示されてる

新しいバージョン(0.24)のチュートリアル
https://scikit-learn.org/0.24/tutorial/basic/tutorial.html#learning-and-predicting
の同じ箇所では、「clf.fit(...」の結果は明示的に変更したパラメータのみ表示されてる