iris_svm.ipynb

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    "import numpy as np\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import seaborn as sns\n",
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "from sklearn import model_selection # Library untuk proses prediksi\n",
    "from sklearn.model_selection import KFold, RepeatedKFold # Library untuk penerapan KFold Validation\n",
    "from sklearn.model_selection import cross_val_score # Library untuk menampilkan nilai pengujian Cross Validation (nilai return nya berupa array)\n",
    "from sklearn.model_selection import cross_validate # ...\n",
    "from sklearn.model_selection import train_test_split # Library untuk memisahkan data menjadi data training:testing\n",
    "from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV # library untuk menerapkan gridsearch\n",
    "from sklearn.metrics import roc_auc_score , roc_curve , make_scorer , accuracy_score , precision_score , recall_score , f1_score, confusion_matrix, classification_report # Menampilkan hasil tes\n",
    "from sklearn.utils import shuffle\n",
    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier\n",
    "from sklearn.svm import SVC"
   ]
  },
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   "execution_count": 31,
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       "    }\n",
       "\n",
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       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Id</th>\n",
       "      <th>SepalLengthCm</th>\n",
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       "      <th>Species</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5.1</td>\n",
       "      <td>3.5</td>\n",
       "      <td>1.4</td>\n",
       "      <td>0.2</td>\n",
       "      <td>Iris-setosa</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>4.9</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>1.4</td>\n",
       "      <td>0.2</td>\n",
       "      <td>Iris-setosa</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>4.7</td>\n",
       "      <td>3.2</td>\n",
       "      <td>1.3</td>\n",
       "      <td>0.2</td>\n",
       "      <td>Iris-setosa</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>4.6</td>\n",
       "      <td>3.1</td>\n",
       "      <td>1.5</td>\n",
       "      <td>0.2</td>\n",
       "      <td>Iris-setosa</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "      <td>3.6</td>\n",
       "      <td>1.4</td>\n",
       "      <td>0.2</td>\n",
       "      <td>Iris-setosa</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>145</th>\n",
       "      <td>146</td>\n",
       "      <td>6.7</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>5.2</td>\n",
       "      <td>2.3</td>\n",
       "      <td>Iris-virginica</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>146</th>\n",
       "      <td>147</td>\n",
       "      <td>6.3</td>\n",
       "      <td>2.5</td>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "      <td>1.9</td>\n",
       "      <td>Iris-virginica</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>147</th>\n",
       "      <td>148</td>\n",
       "      <td>6.5</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>5.2</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>Iris-virginica</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>148</th>\n",
       "      <td>149</td>\n",
       "      <td>6.2</td>\n",
       "      <td>3.4</td>\n",
       "      <td>5.4</td>\n",
       "      <td>2.3</td>\n",
       "      <td>Iris-virginica</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>149</th>\n",
       "      <td>150</td>\n",
       "      <td>5.9</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>5.1</td>\n",
       "      <td>1.8</td>\n",
       "      <td>Iris-virginica</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
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       "      Id  SepalLengthCm  SepalWidthCm  PetalLengthCm  PetalWidthCm  \\\n",
       "0      1            5.1           3.5            1.4           0.2   \n",
       "1      2            4.9           3.0            1.4           0.2   \n",
       "2      3            4.7           3.2            1.3           0.2   \n",
       "3      4            4.6           3.1            1.5           0.2   \n",
       "4      5            5.0           3.6            1.4           0.2   \n",
       "..   ...            ...           ...            ...           ...   \n",
       "145  146            6.7           3.0            5.2           2.3   \n",
       "146  147            6.3           2.5            5.0           1.9   \n",
       "147  148            6.5           3.0            5.2           2.0   \n",
       "148  149            6.2           3.4            5.4           2.3   \n",
       "149  150            5.9           3.0            5.1           1.8   \n",
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       "3       Iris-setosa  \n",
       "4       Iris-setosa  \n",
       "..              ...  \n",
       "145  Iris-virginica  \n",
       "146  Iris-virginica  \n",
       "147  Iris-virginica  \n",
       "148  Iris-virginica  \n",
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       "\n",
       "[150 rows x 6 columns]"
      ]
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    "df = pd.read_csv('/home/iqbalf/Documents/VsCode/MachineLearning/data/Iris.csv')\n",
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    "df = df.drop(['Id'],axis=1)\n",
    "target = df['Species']\n",
    "s = set()\n",
    "for val in target:\n",
    "    s.add(val)\n",
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    "s"
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    "rows = list(range(100,150))\n",
    "df = df.drop(df.index[rows])"
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       "\n",
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       "    }\n",
       "\n",
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       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
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       "      <th>Species</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>5.1</td>\n",
       "      <td>3.5</td>\n",
       "      <td>1.4</td>\n",
       "      <td>0.2</td>\n",
       "      <td>Iris-setosa</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>4.9</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>1.4</td>\n",
       "      <td>0.2</td>\n",
       "      <td>Iris-setosa</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>4.7</td>\n",
       "      <td>3.2</td>\n",
       "      <td>1.3</td>\n",
       "      <td>0.2</td>\n",
       "      <td>Iris-setosa</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>4.6</td>\n",
       "      <td>3.1</td>\n",
       "      <td>1.5</td>\n",
       "      <td>0.2</td>\n",
       "      <td>Iris-setosa</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "      <td>3.6</td>\n",
       "      <td>1.4</td>\n",
       "      <td>0.2</td>\n",
       "      <td>Iris-setosa</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>95</th>\n",
       "      <td>5.7</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>4.2</td>\n",
       "      <td>1.2</td>\n",
       "      <td>Iris-versicolor</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>96</th>\n",
       "      <td>5.7</td>\n",
       "      <td>2.9</td>\n",
       "      <td>4.2</td>\n",
       "      <td>1.3</td>\n",
       "      <td>Iris-versicolor</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>97</th>\n",
       "      <td>6.2</td>\n",
       "      <td>2.9</td>\n",
       "      <td>4.3</td>\n",
       "      <td>1.3</td>\n",
       "      <td>Iris-versicolor</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>98</th>\n",
       "      <td>5.1</td>\n",
       "      <td>2.5</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>1.1</td>\n",
       "      <td>Iris-versicolor</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>99</th>\n",
       "      <td>5.7</td>\n",
       "      <td>2.8</td>\n",
       "      <td>4.1</td>\n",
       "      <td>1.3</td>\n",
       "      <td>Iris-versicolor</td>\n",
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       "    SepalLengthCm  SepalWidthCm  PetalLengthCm  PetalWidthCm          Species\n",
       "0             5.1           3.5            1.4           0.2      Iris-setosa\n",
       "1             4.9           3.0            1.4           0.2      Iris-setosa\n",
       "2             4.7           3.2            1.3           0.2      Iris-setosa\n",
       "3             4.6           3.1            1.5           0.2      Iris-setosa\n",
       "4             5.0           3.6            1.4           0.2      Iris-setosa\n",
       "..            ...           ...            ...           ...              ...\n",
       "95            5.7           3.0            4.2           1.2  Iris-versicolor\n",
       "96            5.7           2.9            4.2           1.3  Iris-versicolor\n",
       "97            6.2           2.9            4.3           1.3  Iris-versicolor\n",
       "98            5.1           2.5            3.0           1.1  Iris-versicolor\n",
       "99            5.7           2.8            4.1           1.3  Iris-versicolor\n",
       "\n",
       "[100 rows x 5 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 34,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
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   "source": [
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
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     "data": {
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"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      "text/plain": [
       "<Figure size 576x432 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {
      "needs_background": "light"
     },
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "x = df['SepalLengthCm']\n",
    "y = df['PetalLengthCm']\n",
    "\n",
    "setosa_x = x[:50]\n",
    "setosa_y = y[:50]\n",
    "\n",
    "versicolor_x = x[50:]\n",
    "versicolor_y = y[50:]\n",
    "\n",
    "plt.figure(figsize=(8,6))\n",
    "plt.scatter(setosa_x,setosa_y,marker='+',color='green')\n",
    "plt.scatter(versicolor_x,versicolor_y,marker='_',color='red')\n",
    "plt.show()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 36,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "f = df.drop(['SepalWidthCm','PetalWidthCm'],axis=1)\n",
    "Y = []\n",
    "target = df['Species']\n",
    "for val in target:\n",
    "    if(val == 'Iris-setosa'):\n",
    "        Y.append(-1)\n",
    "    else:\n",
    "        Y.append(1)\n",
    "df = df.drop(['Species'],axis=1)\n",
    "X = df.values.tolist()\n",
    "## Shuffle and split the data into training and test set\n",
    "X, Y = shuffle(X,Y)\n",
    "x_train = []\n",
    "y_train = []\n",
    "x_test = []\n",
    "y_test = []\n",
    "\n",
    "x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, train_size=0.9)\n",
    "\n",
    "x_train = np.array(x_train)\n",
    "y_train = np.array(y_train)\n",
    "x_test = np.array(x_test)\n",
    "y_test = np.array(y_test)\n",
    "\n",
    "y_train = y_train.reshape(90,1)\n",
    "y_test = y_test.reshape(10,1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 37,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1\n",
      "2\n",
      "3\n",
      "4\n",
      "5\n",
      "6\n",
      "7\n",
      "8\n",
      "9\n",
      "10\n",
      "11\n",
      "12\n",
      "13\n",
      "14\n",
      "15\n",
      "16\n",
      "17\n",
      "18\n",
      "19\n",
      "20\n",
      "21\n",
      "22\n",
      "23\n",
      "24\n",
      "25\n",
      "26\n",
      "27\n",
      "28\n",
      "29\n",
      "30\n",
      "31\n",
      "32\n",
      "33\n",
      "34\n",
      "35\n",
      "36\n",
      "37\n",
      "38\n",
      "39\n",
      "40\n",
      "41\n",
      "42\n",
      "43\n",
      "44\n",
      "45\n",
      "46\n",
      "47\n",
      "48\n",
      "49\n",
      "50\n",
      "51\n",
      "52\n",
      "53\n",
      "54\n",
      "55\n",
      "56\n",
      "57\n",
      "58\n",
      "59\n",
      "60\n",
      "61\n",
      "62\n",
      "63\n",
      "64\n",
      "65\n",
      "66\n",
      "67\n",
      "68\n",
      "69\n",
      "70\n",
      "71\n",
      "72\n",
      "73\n",
      "74\n",
      "75\n",
      "76\n",
      "77\n",
      "78\n",
      "79\n",
      "80\n",
      "81\n",
      "82\n",
      "83\n",
      "84\n",
      "85\n",
      "86\n",
      "87\n",
      "88\n",
      "89\n",
      "90\n",
      "91\n",
      "92\n",
      "93\n",
      "94\n",
      "95\n",
      "96\n",
      "97\n",
      "98\n",
      "99\n",
      "100\n",
      "101\n",
      "102\n",
      "103\n",
      "104\n",
      "105\n",
      "106\n",
      "107\n",
      "108\n",
      "109\n",
      "110\n",
      "111\n",
      "112\n",
      "113\n",
      "114\n",
      "115\n",
      "116\n",
      "117\n",
      "118\n",
      "119\n",
      "120\n",
      "121\n",
      "122\n",
      "123\n",
      "124\n",
      "125\n",
      "126\n",
      "127\n",
      "128\n",
      "129\n",
      "130\n",
      "131\n",
      "132\n",
      "133\n",
      "134\n",
      "135\n",
      "136\n",
      "137\n",
      "138\n",
      "139\n",
      "140\n",
      "141\n",
      "142\n",
      "143\n",
      "144\n",
      "145\n",
      "146\n",
      "147\n",
      "148\n",
      "149\n",
      "150\n",
      "151\n",
      "152\n",
      "153\n",
      "154\n",
      "155\n",
      "156\n",
      "157\n",
      "158\n",
      "159\n",
      "160\n",
      "161\n",
      "162\n",
      "163\n",
      "164\n",
      "165\n",
      "166\n",
      "167\n",
      "168\n",
      "169\n",
      "170\n",
      "171\n",
      "172\n",
      "173\n",
      "174\n",
      "175\n",
      "176\n",
      "177\n",
      "178\n",
      "179\n",
      "180\n",
      "181\n",
      "182\n",
      "183\n",
      "184\n",
      "185\n",
      "186\n",
      "187\n",
      "188\n",
      "189\n",
      "190\n",
      "191\n",
      "192\n",
      "193\n",
      "194\n",
      "195\n",
      "196\n",
      "197\n",
      "198\n",
      "199\n",
      "200\n",
      "201\n",
      "202\n",
      "203\n",
      "204\n",
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      "1.0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "index = list(range(10,90))\n",
    "w1 = np.delete(w1,index)\n",
    "w2 = np.delete(w2,index)\n",
    "\n",
    "w1 = w1.reshape(10,1)\n",
    "w2 = w2.reshape(10,1)\n",
    "## Extract the test data features \n",
    "test_f1 = x_test[:,0]\n",
    "test_f2 = x_test[:,1]\n",
    "\n",
    "test_f1 = test_f1.reshape(10,1)\n",
    "test_f2 = test_f2.reshape(10,1)\n",
    "## Predict\n",
    "y_pred = w1 * test_f1 + w2 * test_f2\n",
    "predictions = []\n",
    "for val in y_pred:\n",
    "    if(val > 1):\n",
    "        predictions.append(1)\n",
    "    else:\n",
    "        predictions.append(-1)\n",
    "\n",
    "print(accuracy_score(y_test,predictions))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 40,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1.0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/home/iqbalf/.local/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py:993: DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n_samples, ), for example using ravel().\n",
      "  y = column_or_1d(y, warn=True)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "clf = SVC(kernel='linear')\n",
    "clf.fit(x_train,y_train)\n",
    "y_pred = clf.predict(x_test)\n",
    "print(accuracy_score(y_test,y_pred))"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "interpreter": {
   "hash": "e7370f93d1d0cde622a1f8e1c04877d8463912d04d973331ad4851f04de6915a"
  },
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3.8.10 64-bit",
   "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": "3.8.10"
  },
  "orig_nbformat": 4
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}