[PYTHON/KERAS] 다층 퍼셉트론 신경망 만들기 (PIMA)

■ 다층 퍼셉트론 신경망을 만드는 방법을 보여준다.

 

▶ 예제 코드 (PY)

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.")