■ 다층 퍼셉트론 신경망 만들기 (PIMA)

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pima-indians-diabetes.csv


import keras.models as models

import keras.layers as layers

import numpy as np

 

np.random.seed(5)

 

print("데이터 로드를 시작합니다.")

 

datasetNDArray = np.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter = ",")

 

trainInputNDArray         = datasetNDArray[:700, 0:8]

trainCorrectOutputNDArray = datasetNDArray[:700, 8]

testInputNDArray          = datasetNDArray[700:, 0:8]

testCorrectOutputNDArray  = datasetNDArray[700:, 8]

 

print("데이터 로드를 종료합니다.")

 

print("모델 정의를 시작합니다.")

 

model = models.Sequential()

 

model.add(layers.Dense(12, input_dim = 8, activation = "relu"))

model.add(layers.Dense( 8, activation = "relu"))

model.add(layers.Dense( 1, activation = "sigmoid"))

 

model.compile(loss = "binary_crossentropy", optimizer = "adam", metrics = ["accuracy"])

 

print("모델 정의를 종료합니다.")

 

print("모델 학습을 시작합니다.")

 

model.fit(trainInputNDArray, trainCorrectOutputNDArray, epochs = 1500, batch_size = 64)

 

print("모델 학습을 종료합니다.")

 

print("모델 평가를 시작합니다.")

 

evaluationList = model.evaluate(testInputNDArray, testCorrectOutputNDArray)

 

print("[평가 손실, 평가 정확도] = ", evaluationList)

 

print("모델 평가를 종료합니다.")

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Posted by 사용자 icodebroker

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