파이썬 주석좀 달아주세요.

Python과 Scikit-learn을 사용하여 붓꽃(iris) 데이터 세트를 불러오고, 이를 통해 기계 학습 모델을 훈련시키고 예측을 수행하는 과정이 포함되어 있습니다.

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# 필요한 라이브러리 및 데이터 로드 from sklearn.datasets import load_iris # 붓꽃 데이터셋을 로드합니다. iris = load_iris() # 로드된 데이터셋의 길이를 출력합니다. print(len(iris)) # 데이터셋의 키들을 출력합니다. print(iris.keys()) # 데이터셋의 실제 데이터(특성)를 출력합니다. print(iris.data) # 데이터의 차원을 출력합니다. print(iris.data.shape) # 데이터셋의 타겟 변수(레이블)를 출력합니다. print(iris.target) # 타겟의 이름들을 출력합니다. 예: ['setosa', 'versicolor', 'virginica'] print(iris.target_names) # 특성의 이름들을 출력합니다. 예: ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width'] print(iris.feature_names) # 데이터셋의 상세 설명을 출력합니다. print(iris.DESCR) # 데이터와 레이블을 변수에 할당합니다. data = iris.data label = iris.target # 데이터 분할을 위한 라이브러리 로드 from sklearn.model_selection import train_test_split # 데이터를 학습용과 테스트용으로 분할합니다. train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data, label) # SVM 모델과 평가를 위한 라이브러리 로드 from sklearn import svm, metrics from sklearn.metrics import accuracy_score # SVM 분류기를 생성합니다. model = svm.SVC() # 모델을 학습 데이터에 맞게 훈련합니다. model.fit(train_data, train_label) # 테스트 데이터에 대한 예측을 수행합니다. pred = model.predict(test_data) # 테스트 데이터에 대한 정확도를 출력합니다. print("정확도:", accuracy_score(test_label, pred)) # numpy 라이브러리를 로드합니다. import numpy as np # 새로운 데이터 포인트를 정의합니다. new = np.array([[4, 2.8, 0.9, 0.3]]) # 새로운 데이터 포인트에 대해 예측을 수행합니다. pred = model.predict(new) # 예측된 타겟 이름을 출력합니다. print(iris.target_names[pred])

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