KFOLD의 For 구문 작성시 DATAFRAME 적용 질문

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강사님 안녕하세요! 

아래와 같이 코드 작성하여 실행하였습니다.

어제는 cv_accuacy 값이 모두 1이 나왔는데 오늘은 정상작동하는 걸로 보입니다(에디터 문제인지... )

>>> [0.98, 0.92, 0.92]

질문1. KFOLD에서 pandas DataFrame을 인자로 받을 때 아래 코드로 만들어 보았는데 이렇게 수행하여도 무방한지 알고 싶습니다. 

질문2. 해당 강의 13:37에 나오는 예제에서 skf.split( )의 인자로 feature 값을 iris_df로 넣어주셨는데, Label 값이 포함된 DataFrame을 넣어도 결과 값에는 차이가 없는지 궁금합니다. iris_df는 위에서 DataFrame을 만들때 Label 값을 포함한걸로 보여서, 순수하게 feature값만 추출하려면 iris_df.iloc[ : , :-1]로 해야하는건 아닌가해서 여쭤봅니다. 

감사합니다

import pandas as pd

import numpy as np

import sklearn

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, StratifiedKFold

from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()

dt_clf = DecisionTreeClassifier( random_state=11 )

cv_accuracy = []

# 판다스 데이터로 변환

iris_df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)

iris_df["label"] = iris.target   # iris_df에 label 항목 포함

features_pd = iris_df.iloc[:,:-1]

label_pd = iris_df["label"]

n_iter = 0

skfold = StratifiedKFold(n_splits=3)

for train_index, test_index  in skfold.split(features_pd, label_pd):

    # split( )으로 반환된 인덱스를 이용하여 학습용, 검증용 테스트 데이터 추출

    X_train, y_train = features_pd. iloc[train_index], label_pd. iloc[train_index]

    X_test, y_test = features_pd. iloc[test_index], label_pd. iloc[test_index]

    dt_clf.fit(X_train, y_train)

    pred = dt_clf.predict(X_test)

    accuracy = np.round(accuracy_score(y_test, pred),4 )

    cv_accuracy.append(accuracy)

print(cv_accuracy)

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안녕하십니까, 

전체 코드를 제가 돌려 볼수 있게 정제해서 다시 올려 주십시요.  그리고 featues = iris_df[ :, :-1 ] 는 수행되지 않는 코드 입니다.