모두의 딥러닝 개정 4판: 2.5.5 텐서플로에서 실행하는 선형 회귀, 다중 선형 회귀 모델

# 임의의 학습 시간과 과외 시간을 집어넣어 점수를 예측하는 모델을 테스트해 보겠습니다.
hour = 6
private_class = 3
input_data = tf.constant([[hour, private_class]])
prediction = model.predict(input_data)[0][0]

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

실행 결과

Epoch 1/500
1/1 [==============================] - 0s 109ms/step - loss: 9019.1279
... (중략) ...
Epoch 500/500
1/1 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 39.0065
6시간을 공부하고 3시간의 과외를 받을 경우, 예상 점수는 94.10점입니다.

다중 선형 회귀 모델을 통해 임의의 학습 시간과 과외 시간을 입력했을 때의 예상 점수를 확인할 수 있었습니다.

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