AI6 [Deep Learning] 딥러닝 보스턴 집값 예측, 퍼셉트론 import tensorflow as tf import pandas as pd # 데이터 준비 보스턴 = pd.read_csv('boston.csv') 보스턴.columns 독립= 보스턴[['crim', 'zn', 'indus', 'chas', 'nox', 'rm', 'age', 'dis', 'rad', 'tax', 'ptratio', 'b', 'lstat']] 종속= 보스턴[['medv']] print(독립.shape, 종속.shape) # 모델 준비 X = tf.keras.Input(shape=[13]) #독립변수의 개수 13개 Y = tf.keras.layers.Dense(1)(X) #종속변수의 개수 1개 model = tf.keras.Model(X, Y) model.compile(loss='mse.. 2023. 9. 4. [Deep Learning] 딥러닝 Tensorflow 기본, loss 레모네이드 판매량 예측 import pandas as pd 레모네이드 = pd.read_csv('lemonade.csv') 레모네이드 import tensorflow as tf import pandas as pd # 데이터 준비 레모네이드 = pd.read_csv('lemonade.csv') 독립 = 레모네이드[['온도']] 종속 = 레모네이드[['판매량']] print(독립.shape, 종속.shape) # 모델 준비 X = tf.keras.layers.Input(shape = [1]) Y = tf.keras.layers.Dense(1)(X) model = tf.keras.Model(X, Y) model.compile(loss = 'mse') X = tf.keras.Input(shape = [1]) 로.. 2023. 9. 4. 이전 1 2 다음
