from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 아이리스 데이터를 불러옵니다.
df = pd.read_csv('./data/iris3.csv')

# 속성을 X, 클래스를 y로 저장합니다.
X = df.iloc[:,0:4]
y = df.iloc[:,4]

# 원-핫 인코딩 처리를 합니다.
y = pd.get_dummies(y)

# 모델 설정
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.summary()

# 모델 컴파일
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 모델 실행
history = model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=5)