{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "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)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "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()))"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}