#1. 데이터 로드
import pandas as pd
iris = pd.read_csv("/content/iris.csv")
iris.head()
#2. 결측치 확인
iris.isnull().sum()
#3. 정규화 수행(신경써야하는 부분)
#독립변수와 종속변수를 분리
# x = iris.iloc[행번호,열번호]
x = iris.iloc[ : , : -1 ]
y = iris['Species']
y
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(x)
x2 = scaler.transform(x)
x2
#4. 훈련과 테스트 분리
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( x2, y, test_size=0.1, random_state=1)
#5. 모델 생성
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(random_state=1)
#6. 모델 훈련
model.fit(x_train, y_train)
#7. 모델 예측
result = model.predict(x_test)
#8. 모델 평가
sum(result == y_test) / len(y_test)
# 0.8666666666666667