데이터셋 API데이터 입력 파이프라인을 위한 패키지tf.data 패키지에서 제공tf.data.Dataset 추상클래스에서 상속된 여러가지 클래스 객체를 사용 또는 만들어 쓴다.데이터 입력 파이프라인이란모델에 공급되는 데이터에 대한 전처리 작업과 공급을 담당한다.이미지 데이터의 경우분산 파일시스템으로 부터 이미지를 모으는 작업,이미지에 노이즈를 주거나 변형하는 작업,배치 학습을 위해 무작위로 데이터를 선택하여 배치데이터를 만드는 작업텍스트 데이터 경우원문을 토큰화하는 작업임베딩하는 작업길이가 다른 데이터를 패딩하여 합치는 작업데이터셋 API 사용 세단계데이터셋 생성from_tensor_slices(), from_generator() 클래스 메소드, tf.data.TFRecordDataset 클래스를 사용해..

로지스틱 회귀 (LogisticRegression) 선형회귀 알고리즘을 이용한 이진 분류 모델 Sample이 특정 클래스에 속할 확률을 추정한다. 확률 추정 선형회귀 처럼 입력 특성(Feature)에 가중치 합을 계산한 값을 로지스틱 함수를 적용해 확률을 계산한다. import matplotlib.pyplot as plt xx = np.linspace(-10, 10, 100) sig = 1 / (1 + np.exp(-xx)) plt.figure(figsize=(15, 5)) plt.plot(xx,xx, color='g', label='linear') plt.plot(xx, sig, color='b', linewidth=2, label="logistic") plt.plot([-10, 10], [0, 0],..

회귀(Regression) 지도 학습(Supervised Learning)으로 예측할 Target이 연속형(continuous) 데이터(float)인 경우 회귀의 주요 평가 지표 예측값과 실제 값간의 차이를 구한다 MSE (Mean Squared Error) 실제 값과 예측값의 차를 제곱해 평균 낸 것 mean_squared_error() 'neg_mean_squared_error' RMSE (Root Mean Squared Error) MSE는 오차의 제곱한 값이므로 실제 오차의 평균보다 큰 값이 나온다. MSE의 제곱근이 RMSE이다. scikit-learn은 함수를 지원하지 않는다. (MSE를 구한 뒤 np.sqrt()로 제곱근을 구한다.) R^2 (R square, 결정계수) 우리가 만든 모델이 ..