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7실제 값 적용하기

 

이제 조금 전에 만든 다중 로지스틱 회귀 스크립트를 실제로 사용해 예측 값을 구해 보겠습니다.

다음 코드를 추가하면 공부한 시간과 과외 수업 횟수를 직접 입력해 볼 수 있습니다. 예를 들어 7시간 공부하고 과외를 6번 받은 학생의 합격 가능성을 계산해 보겠습니다.

 

# 어떻게 활용하는가

    new_x = np.array([7, 6.]).reshape(1, 2)   # [7, 6]은 각각 공부한 시간과 과외 수업 횟수

    new_y = sess.run(y, feed_dict={X: new_x})


    print("공부한 시간: %d, 과외 수업 횟수: %d" % (new_x[:,0], new_x[:,1]))

    print("합격 가능성: %6.2f %%" % (new_y*100))

 

이를 실행하면 다음과 같이 출력됩니다.

 

공부한 시간: 7, 과외 수업 횟수: 6

합격 가능성: 85.66 %

 

7시간 공부하고 6번의 과외를 받은 학생의 합격 가능성은 85.66%임을 알 수 있습니다.

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