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  "cells": [
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "1mrH6zALKj2u"
      },
      "source": [
        "# 5.1.4 반복 교차 검증"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "SuEyxu7ZKj2-"
      },
      "source": [
        "*아래 링크를 통해 이 노트북을 주피터 노트북 뷰어(nbviewer.org)로 보거나 구글 코랩(colab.research.google.com)에서 실행할 수 있습니다.*\n",
        "\n",
        "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
        "  <td>\n",
        "    <a target=\"_blank\" href=\"https://nbviewer.org/github/rickiepark/intro_ml_with_python_2nd_revised/blob/main/05.1.4-RepeatedKFold.ipynb\"><img src=\"https://jupyter.org/assets/share.png\" width=\"60\" />주피터 노트북 뷰어로 보기</a>\n",
        "  </td>\n",
        "  <td>\n",
        "    <a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/rickiepark/intro_ml_with_python_2nd_revised/blob/main/05.1.4-RepeatedKFold.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\" />구글 코랩(Colab)에서 실행하기</a>\n",
        "  </td>\n",
        "</table>"
      ]
    },
    {
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      "metadata": {
        "id": "m_9Mve_qKj3v"
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      "outputs": [],
      "source": [
        "from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold, StratifiedKFold\n",
        "from sklearn.datasets import load_iris\n",
        "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
        "\n",
        "iris = load_iris()\n",
        "logreg = LogisticRegression(max_iter=1000)"
      ]
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      "metadata": {
        "id": "pfhFCcUUKj3w",
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        }
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        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "교차 검증 점수:\n",
            " [1.         0.96666667 0.93333333 1.         0.93333333 0.96666667\n",
            " 0.96666667 0.93333333 1.         0.96666667 0.93333333 1.\n",
            " 1.         0.96666667 0.96666667 0.9        1.         1.\n",
            " 0.93333333 0.96666667 0.93333333 0.96666667 0.96666667 1.\n",
            " 0.96666667 1.         0.96666667 0.96666667 0.9        1.\n",
            " 0.96666667 0.96666667 0.96666667 0.96666667 0.93333333 0.96666667\n",
            " 0.96666667 1.         1.         0.9        0.96666667 1.\n",
            " 0.9        0.96666667 0.96666667 0.9        0.96666667 0.96666667\n",
            " 1.         0.96666667]\n",
            "교차 검증 평균 점수: 0.965\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold\n",
        "\n",
        "rskfold = RepeatedStratifiedKFold(random_state=42)\n",
        "scores = cross_val_score(logreg, iris.data, iris.target, cv=rskfold)\n",
        "\n",
        "print(\"교차 검증 점수:\\n\", scores)\n",
        "print(\"교차 검증 평균 점수: {:.3f}\".format(scores.mean()))"
      ]
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