더북(TheBook)

 

1모델의 정의

 

폐암 수술 환자의 생존율 예측하기의 딥러닝 코드를 다시 한번 옮겨 보면 코드 10-1과 같습니다.

 

icon_cakewalk 코드 10-1

 

폐암 수술 환자의 생존율 예측하기 ②

예제 소스 deep_code/01_My_First_Deeplearning.py

# 딥러닝을 구동하는 데 필요한 케라스 함수를 불러옵니다.

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense


# 필요한 라이브러리를 불러옵니다.

import numpy

import tensorflow as tf


# 실행할 때마다 같은 결과를 출력하기 위해 설정하는 부분입니다.

seed = 0

numpy.random.seed(seed)

tf.set_random_seed(seed)


# 준비된 수술 환자 데이터를 불러들입니다.

Data_set = numpy.loadtxt(”../dataset/ThoraricSurgery.csv”,

delimiter=”,”)


# 환자의 기록과 수술 결과를 X와 Y로 구분하여 저장합니다.

X = Data_set[:,0:17]

Y = Data_set[:,17]


# 딥러닝 구조를 결정합니다(모델을 설정하고 실행하는 부분입니다).

model = Sequential()

model.add(Dense(30, input_dim=17, activation=‘relu’))

model.add(Dense(1, activation=‘sigmoid’))


# 딥러닝을 실행합니다.

model.compile(loss=‘mean_squared_error’, optimizer=‘adam’,

metrics=[‘accuracy’])

model.fit(X, Y, epochs=30, batch_size=10)


# 결과를 출력합니다.

print(\n Accuracy: %.4f” % (model.evaluate(X, Y)[1]))

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