from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd
import numpy as np

iris_data = load_iris()
# print(iris_data.DESCR) #50개는 setosa 50개는Versico 50개는Virginica
X=pd.DataFrame(iris_data.data , columns=iris_data.feature_names)
y=pd.DataFrame(iris_data.target, columns=["class"])

X_train, X_test , y_train, y_test = train_test_split(X ,y, test_size=0.2 , random_state= 5)


y_train=y_train.values.ravel()

model=LogisticRegression(solver='saga', max_iter=2000)
#solver= 최적화에 사용할 알고리즘(Saga , sag ..etc) max_iter = 최적화시 반복 횟수
model.fit(X_train, y_train)
model.predict(X_test)
a=model.score(X_test, y_test)
print(a)

움... 전 올려주신 코드를 그대로 실행했을 때 아무 문제가 없는데, 다시 한번 확인해보시겠어용?

vscode로 실행하니 됩니다! 주피터로 했을 때 어딘가 제가 문제가 있던거 같아요 ㅠ