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머신러닝을 사용하여 예측 정확도를 구해보자 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split iris = load_iris() dt_clf = KNeighborsClassifier( ) # 검증 세트를 전체의 30%로, 학습 데이터를 전체의 70%로 분리 # random_state는 데이터세트를 임의로 나눌 때의 난수값으로 변경 가능 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(..