[Tensorflow] 8.아이리스 품종 분류
아이리스 품종 분류
아이리스 품종을 분류하는 딥러닝 모델을 텐서플로우를 이용하여 만들어 보고, 분류모델과 회귀모델의
차이점을 이해합니다. 범주형 변수의 차이 방법인 원핫인코딩을 해야하는 이유와 활성화함수 softmax를
사용하는 이유를 학습합니다.
- 분류모델 & 회귀모델 차이
- 범주형 변수
- 원핫인코딩
- softmax() 사용이유
1. 아이리스(붓꽃)
- 데이터
- 분류모델을 이용하여 만들기
- 회귀모델을 만들때와 어떤 차이가 있는 지 살펴보기
2. 원핫인코딩
범주형데이터를 0 또는 1 로 바꿔주는 작업을 원핫인코딩 이라고 한다.
- 원핫인코딩
판다스의 pd.get_dummies(DataSet) 을 이용하면 범주형 데이터를 원핫인코딩 해준다.
아이리스 = pd.get_dummies(아이리스)
[결과]
## 모델의 구조를 만듭니다. (분류 | 원핫인코딩)
X = tf.keras.layers.Input(shape=[4])
Y = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')(X) # 원핫인코딩으로 종속변수가 3개가 됨
model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='categorical_crossentropy')
3. Softmax & CrossEntropy
- 분류 예측
- 우리는 0 ~ 100% 사이로 확률값을 추측합니다.
- 그렇게 하도록 만들어주는 도구
- Sigmoid
- Softmax
비율로 예측하기 위해 Softmax 를 사용한다.
원핫인코딩안의 숫자는 확률을 나타낸다.
- 활성화 함수
- Loss
- 문제에 따라 Loss 를 다르게 해야한다.
- 회귀&분류 일때 loss값 다르게 준다.
- 회귀 : MSE (Minimum Square Error) - 최소제곱오차
- 분류 : categorical_crossentropy
- 분류모델에선 정확도(accuracy)를 표시해주는게 좋다.
4. 코드 실습
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## 라이브러리 사용
import tensorflow as tf
import pandas as pd
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## 1.과거의 데이터를 준비합니다.
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/iris.csv'
아이리스 = pd.read_csv(파일경로)
아이리스.head()
## 원핫인코딩
아이리스 = pd.get_dummies(아이리스)
## 종속변수, 독립변수
독립 = 아이리스[['꽃잎길이', '꽃잎폭', '꽃받침길이', '꽃받침폭']]
종속 = 아이리스[['품종_setosa', '품종_versicolor', '품종_virginica']]
print(독립.shape, 종속.shape)
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## 2. 모델의 구조를 만듭니다
X = tf.keras.layers.Input(shape=[4])
Y = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')(X)
model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
metrics='accuracy')
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## 3.데이터로 모델을 학습(FIT)합니다.
model.fit(독립, 종속, epochs=1000, verbose=0)
model.fit(독립, 종속, epochs=10)
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## 4. 모델을 이용합니다
## 맨 처음 데이터 5개
print(model.predict(독립[:5]))
print(종속[:5])
## 맨 마지막 데이터 5개
print(model.predict(독립[-5:]))
print(종속[-5:])
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## weights & bias 출력
print(model.get_weights())