모두의 딥러닝 개정 3판: 5 피마 인디언의 당뇨병 예측 실행

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5 피마 인디언의 당뇨병 예측 실행

이제 텐서플로의 케라스를 이용해서 예측을 실행해 봅시다. 판다스 라이브러리를 사용하기 때문에 iloc[] 함수를 사용해 X와 y를 각각 저장합니다. iloc는 데이터 프레임에서 대괄호 안에 정한 범위만큼 가져와 저장하게 합니다.

# 깃허브에 준비된 데이터를 가져옵니다.
!git clone https://github.com/taehojo/data.git

# 피마 인디언 당뇨병 데이터셋을 불러옵니다.
df = pd.read_csv('./data/pima-indians-diabetes3.csv')

X = df.iloc[:,0:8]   # 세부 정보를 X로 지정합니다.
y = df.iloc[:,8]     # 당뇨병 여부를 y로 지정합니다.

다음과 같이 모델 구조를 설정합니다.

model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu', name='Dense_1'))
model.add(Dense(8, activation='relu', name='Dense_2'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid', name='Dense_3'))
model.summary()

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