선형회귀 (2) 썸네일형 리스트형 3. TensorFlow 2.x - Linear Regression 예제 참고: https://youtu.be/A9JqeLvAI3g?si=rydFLAjQyVhhcwPz 영상에서 나온 예제코드는 맨 아래 붙여 놓았다. 이번 예시의 문제는 다음과 같다. 3개의 입력데이터에 대해서 1개의 출력데이터가 있고, 이것에 대한 훈련용 데이터가 있고 테스트 데이터도 주어진다. 훈련후, 테스트 데이터를 통해서 얼마나 잘 추론하였는지 알아보자. 먼저 필요한 패키지들을 import하고 데이터를 입력한다. 이에 적합한 모델을 만들고 확인해보자. 훈련시키고, 확인해보자. 훈련하는 동안 마지막 로그를 보면 loss: 2.9755e-11 이다. '0'이나 다름없다.테스트 데이터를 넣었을 때 정답과 비교해보면 맞춘거나 다름없다. 이를 학습했을 때 결과값인 hist를 통해서 아래와 같이 확인할 수 있.. 2. TensorFlow 2.x - Linear Regression 이론 참고: https://youtu.be/X4MeAAOy4cQ?si=pNBEW-9__29aq77v Linear Regression은 미래를 예측하는데 많이 사용하는 방법으로,과거의 데이터로부터 경향에 대해 파악하고 앞으로 있을 미래도 비슷한 경향을 가질거라는 전제하에 선형적으로 예측하는 것이다.위에서 공부시간이 늘어날 수록 시험성적이 좋아지는데 더 몇시간을 공부하면 내가 원하는 점수에 도달할 수 있을 지 같은 문제를 푸는 것이다. 선형으로만 예측하기에 y = ax + b의 식에서 a, b를 찾는 문제가 된다. 여기서 문제는 원래 직선함수는 두개의 점만 주어지면 되는데, 여기서는 여러개의 점(데이터)가 주어지므로 딱 맞는 직선을 구할 수 없다. 그러면 어떤 직선이 이 데이터를 잘 표현할까? --> 여기서, .. 이전 1 다음
