import pandas as pd
from sklearn import svm, metrics
# XOR 연산
xor_input = [
    [0, 0, 0],
    [0, 1, 1],
    [1, 0, 1],
    [1, 1, 0]
]
# 입력을 학습 전용 데이터와 테스트 전용 데이터로 분류하기
xor_df = pd.DataFrame(xor_input)
xor_data = xor_df.ix[:, 0:1]    # 데이터
xor_label = xor_df.ix[:, 2]     # 레이블
# 데이터 학습과 예측하기
clf = svm.SVC()
clf.fit(xor_data, xor_label)
pre = clf.predict(xor_data)
# 정답률 구하기
ac_score = metrics.accuracy_score(xor_label, pre)
print(pre)
print('or정답률: ', ac_score*100, "%")


and_input = [
    [0, 0, 1],
    [0, 1, 0],
    [1, 0, 0],
    [1, 1, 1]
]
and_df = pd.DataFrame(and_input)
and_data = and_df.ix[:, 0:1]
and_label = and_df.ix[:, 2]
# clf = svm.SVC()
clf.fit(and_data, and_label)
pre = clf.predict(and_data)
ac_score = metrics.accuracy_score(and_label, pre)
print(pre)
print('and정답률: ', ac_score*100, '%')