어려운 AI 모델의 훈련 코드제작 프롬프트

당신은 python데이터 과학자야. pregnant, plasma, pressure, thickness, insulin, bmi, pedigree, age, diabetes 컬럼을 포함하는 pima-indians-diabetes3.CSV 데이터 세트가 주어질때당뇨병에 걸릴 확률 예측하는 코드를 작성해줘.

주어진 데이터세트로 당뇨병 예측을 하기 위해서는 머신러닝 알고리즘을 사용해야 합니다. 여기서는 Scikit-learn 패키지의 Logistic Regression 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 만들어보겠습니다.

먼저, Scikit-learn 패키지와 pandas 패키지를 설치해야 합니다. 설치되어 있지 않다면 아래의 명령어를 실행하여 설치합니다.

!pip install scikit-learn pandas

그리고 아래와 같이 코드를 작성합니다.

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

#데이터 로드

data = pd.read_csv("pima-indians-diabetes3.CSV")

#독립 변수와 종속 변수 나누기

X = data.drop('diabetes', axis=1)
y = data['diabetes']

#훈련 데이터와 테스트 데이터 분리

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#로지스틱 회귀 모델 생성

model = LogisticRegression()

#모델 학습

model.fit(X_train, y_train)

#모델 예측

y_pred = model.predict(X_test)

#모델 성능 평가

accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

위 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다.

1. pandas 패키지를 사용하여 CSV 파일을 로드합니다.
2. 데이터를 독립 변수와 종속 변수로 분리합니다.
3. train_test_split() 함수를 사용하여 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분리합니다.
4. LogisticRegression() 함수를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 생성합니다.
5. fit() 함수를 사용하여 모델을 학습시킵니다.
6. predict() 함수를 사용하여 모델을 사용하여 예측합니다.
7. score() 함수를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.

위 코드를 실행하면 모델의 정확도가 출력됩니다.