앙상블
concatenate 2개 이상의 모델 합치기 데이터 구성 x 값 y값이 미리 유추되지 않도록 데이터 컬럼을 약간 섞음 x 2개 : 300개씩의 데이터 y 1개 : 100개의 데이터 #1. 데이터 import numpy as np x1 = np.array([range(100), range(311,411), range(100)]) x2 = np.array([range(101,201), range(311,411), range(101,201)]) y = np.array([range(501,601)]) #, range(711,811), range(100)] 현재의 shape는 (3, 100) 이므로 (100,3)으로 reshape x1 = np.transpose(x1) y = np.transpose(y) x2 ..
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딥러닝 시작
1에서 10까지 예측 모델 구하기 소스의 전체 내용 import numpy as np # 데이터 생성 x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) # 결괏값이 들어가는 y 데이터를 준비 y = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 딥러닝 모델을 순차적으로 구성하겠다는 뜻 model = Sequential() # 순차적 구성 모델에 Dense layer를 추가하겠다는 의미 model.add(Dense(1, input_dim=1, activation='relu')) model.compile(loss='mean_squared_error',opti..
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