폐암데이터 이진분류 실습

딥러닝 신경망 구성

1. 구조 설계 (뼈대 / 층쌓기)

2. 학습 / 평가 방법 설정

3. 학습시키고 시각화

4. 모델 평가

 

 

Sequential로 모델 객체 선언후 

model.add( )로 입력층 / 중간층 / 출력층 쌓기

 

입력층 : input_dim = 특성입력 개수, activation = '활성화함수 종류', units = '적당히 개수'

중간층1 : input_dim 안넣어줘도 됨 (입력층에서 넣음). activation 활성화함수와 units만 넣으면 됨 

중간층2

...

출력층 : 이진분류의 activation은 0과 1로 나눠주는 sigmoid로 고정 / units 도 1로 고정됨

 

 

학습 / 평가 방법 설정 

. compile ( loss = ? , optimizer = ? , metrics = [ ? ]