5 텐서플로에서 실행하는 로지스틱 회귀 모델

텐서플로에서 실행하는 방법은 앞서 선형 회귀 모델을 만들 때와 유사합니다. 다른 점은 오차를 계산하기 위한 손실 함수가 평균 제곱 오차 함수에서 크로스 엔트로피 오차로 바뀐다는 것입니다. 먼저 표 6-1에서 본 합격 여부 데이터를 다음과 같이 만들어 주겠습니다.

x = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1])

이제 모델을 준비합니다. 먼저 시그모이드 함수를 사용하게 되므로 activation 부분을 sigmoid로 바꾸어 줍니다.

model.add(Dense(1, input_dim=1, activation='sigmoid'))

손실 함수로 교차 엔트로피 오차 함수를 이용하기 위해 loss를 binary_crossentropy로 설정합니다.

model.compile(optimizer='sgd', loss='binary_crossentropy')