생활코딩_Tensorflow_02_보스턴집값예측

독립변수1개, 종속변수1개

MEDV는 중앙값을 나타냄

중앙값은 순서대로 나열한 뒤, 제일 가운데에 있는 값을 의미함

이상치때문에 평균이 대표성을 띄지못할 때 사용하는 것이 중앙값이다.

1~13칼럼은 14칼럼에 영향을 미친다.

하나의 행의 값을 대입시켜서 확인해보자

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보스턴 집값 예측 수식만들기

인공신경망에서 뉴런의 역할을 하는 것이 모형과 수식(퍼셉트론)이다.

만약 종속변수 2개, 독립변수 12개라면?

종속변수 1개 당 독립변수 12개로 수식을 구성한다.

 

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import tensorflow as tf
import pandas as pd

file_path = "https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/boston.csv"
df = pd.read_csv(file_path)
df.head()

df.columns

독립 = df[['crim', 'zn', 'indus', 'chas', 'nox', 'rm', 'age', 'dis', 'rad', 'tax',
       'ptratio', 'b', 'lstat']]
종속 = df[['medv']]
print(독립.shape,종속.shape)

# Make model structure
X = tf.keras.layers.Input(shape=[13])
y = tf.keras.layers.Dense(1)(X)
model = tf.keras.models.Model(X, y)
model.compile(loss='mse')

# Model Learning_FIT
model.fit(독립,종속,epochs=1000,verbose=0)
model.fit(독립,종속,epochs=100)

# predict
model.predict(독립[0:5])

array([[30.587032], [25.32316 ], [31.87186 ], [30.506151], [30.146832]], dtype=float32)

종속[0:5]

# 모델의 수식을 확인하자
# 출력된 숫자를 수식으로 변경
model.get_weights()