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6여러 입력 값을 갖는 로지스틱 회귀

 

선형 회귀를 공부할 때와 마찬가지로 변수가 많아지면 더 정확하게 예측을 할 수 있습니다. 기본 개념은 설명했으므로 바로 코딩으로 표현해 보겠습니다.

먼저 변수를 하나 더 추가하여 x와 y 데이터를 만들어 줍니다.

 

x_data = np.array([[2, 3],[4, 3],[6, 4],[8, 6],[10, 7],[12,8],[14, 9]])

y_data = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1,1]).reshape(7, 1)

 

이제 텐서플로에서 데이터를 담는 플레이스 홀더(placeholder)를 정해 줍니다.

 

X = tf.placeholder(tf.float64, shape=[None, 2])

Y = tf.placeholder(tf.float64, shape=[None, 1])

 

TIP

플레이스 홀더는 입력 값을 저장하는 일종의 그릇입니다. tf.placeholder(‘데이터형’, ’행렬의 차원’, ’이름’) 형태로 사용합니다.

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