import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 텐서플로의 케라스 API에서 필요한 함수들을 불러옵니다.
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

x = np.array([[2, 0], [4, 4], [6, 2], [8, 3]])
y = np.array([81, 93, 91, 97])

model = Sequential()

# 입력 변수가 두 개(학습 시간, 과외 시간)이므로 input_dim에 2를 입력합니다.
model.add(Dense(1, input_dim=2, activation='linear'))
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

model.fit(x, y, epochs=2000)

# 임의의 학습 시간과 과외 시간을 집어넣어 점수를 예측하는 모델을 테스트해 보겠습니다.
hour = 7
private_class = 4
prediction = model.predict([[hour, private_class]])

print("%.f시간을 공부하고 %.f시간의 과외를 받을 경우, 예상 점수는 %.02f점입니다." % (hour, private_class, prediction))