মেশিন লার্নিং ধাপ

# আমরা প্রথমে আমাদের ডেটা লোড করি
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()

# ডেটাসেট থেকে ফিচার এবং লেবেল লোড করি
X = data.data
y = data.target

# ট্রেনিং এবং টেস্ট এ ডেটা স্প্লিট করি
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# মডেল ট্রেনিং ফিট করি
from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# মডেল দিয়ে প্রেডিকশন করি
y_pred = model.predict(X_test)

# মডেলের পারফরমেন্স পর্যবেক্ষণ  করি
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'মডেলের অ্যাকুরেসি: {accuracy}')