■ model.add(SimpleRNN(3, input_shape=(1, look_back)))

RNN 기법 중 SimpleRNN을 사용하겠습니다. SimpleRNN의 뉴런의 수는 3개(이 값은 변경해도 상관없습니다)이며, 어떤 데이터의 형태를 넣는지(input_shape=(1, look_back))를 결정해 줍니다. 데이터의 형태는 몇 개의 연속된 데이터를 넣는지에 따라 달라지기 때문에 (1, look_back)의 형태로 설정합니다.

그림 17-16 | 입력 데이터의 모습

이처럼 한 번에 1×3 형태인 3일치 데이터를 넣기 때문에 (1, look_back)을 넣습니다.

■ model.add(Dense(1, activation="linear"))

최종 예측 값은 연속된 데이터 이후의 값, 즉 확진자의 수입니다. 이 값은 여러 개가 아닌 1개의 값이므로 1개의 노드를 구성합니다.