반응형 딥러닝2 [파이썬 사이킷런 딥러닝] 분류 예제 (breast cancer) 유방암 진단 예제입니다. 입력 변수의 종류는 30가지입니다. 환자의 30가지 정보를 입력하고, 유방암 여부를 판별해주는 신경망을 만드는 것이 목적입니다. 1. 필요한 패키지 설치하기 pip install sklearn pip install scikit-neuralnetwork pip install matplotlib pip install pandas pip install numpy 2. 패키지 불러오기 사용할 패키지들을 불러옵니다. 코드는 아래와 같습니다. from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neural_network import MLPC.. 2022. 11. 3. [파이썬 사이킷런 딥러닝] 분류 예제 (make_moons) make_moons 데이터셋을 이용한 딥러닝 예제입니다. 데이터셋은 좌표 데이터구요. 각 데이터마다 0 또는 1의 라벨이 붙어있습니다. 데이터를 입력하면 0 또는 1로 분류해주는 신경망을 만드는 것이 목적입니다. 총 1000개의 데이터를 만들거구요. 750개를 훈련에 쓰고 250개는 테스트에 사용할 것입니다. 전체 과정은 아래와 같이 요약됩니다. 1. 패키지 설치 패키지가 설치되어 있지 않다면 콘솔에서 아래 피키지들을 설치합니다. pip install sklearn pip install scikit-neuralnetwork pip install matplotlib pip install pandas pip install numpy 2. 패키지 불러오기 사용할 패키지들을 불러옵니다. 코드는 아래와 같습니다... 2022. 11. 2. 이전 1 다음 반응형
