더북(TheBook)

실행 결과

Model: "sequential"
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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
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dense (Dense)                (None, 12)                60        
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 8)                 104       
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 3)                 27        
=================================================================
Total params: 191
Trainable params: 191
Non-trainable params: 0

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Epoch 1/30
30/30 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 1.4888 - accu
racy: 0.3333
... (중략) ...
Epoch 30/30
30/30 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2746 - accu
racy: 0.9667

model.summary()를 사용해 두 개의 은닉층에 각각 12개와 여덟 개의 노드가 만들어졌고, 출력은 세 개임을 확인할 수 있습니다. 결과는 30번 반복했을 때 정확도가 96.0% 나왔습니다.

꽃의 너비와 길이를 담은 150개의 데이터 중 144개의 꽃 종류를 정확히 맞추었다는 의미입니다. 이제부터는 이렇게 측정된 정확도를 어떻게 신뢰할 수 있는지, 예측 결과의 신뢰도를 높이는 방법에 대해 알아보겠습니다.

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