Tensorflow - 리그레션 문제 모델링 하는 방법

리그레션 문제 모델링 하는 방법

 

 

import tensorflow.keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

X_train.shape

 

 

모델링 하는 함수를 만들어 적용해 보자

def build_model() :
  model = Sequential()
  model.add(Dense(units= 5, activation='relu', input_shape=(5, )))
  model.add(Dense(units= 25, activation='relu'))
  model.add(Dense(units=10, activation='relu'))
  model.add(Dense(units=1, activation='linear'))
  model.compile('adam', 'mse')
  return model

model = build_model()
model.summary()

 

학습 진행

 

epoch_history = model.fit(X_train, y_train, epochs= 20, batch_size = 10)

 

 

테스트셋으로 예측

 

y_pred = model.predict(X_test)
y_pred

y_test

 

실제값과 예측값을 플롯 차트로 나타내기

plt.plot(y_test, c='b')
plt.plot(y_pred, c='r')
plt.show()

 

 

MSE 계산

 

((y_test - y_pred)**2).mean()

 

model.evaluate(X_test, y_test)