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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('fivethirtyeight') # to avoid warnings import warnings warnings.filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler import xgboost as xgb from xgboost.sklearn import XGBClassifier from sk..

Keras에서 CNN 모델의 평가 및 예측을 위해 필요한 함수/메서드 평가 방법 evaluate() 메서드는 학습된 모델을 바탕으로 입력한 feature 데이터 X와 label Y의 loss 값과 metrics 값을 출력합니다. model.evaluate(X, Y) 예측 방법 multiclass일때 사용되며, X 데이터의 예측 label 값을 출력합니다. model.predict_classes(X) 전처리와 모델 구현은 그 전 게시글을 참고해주세요 :) https://1percent-a-day.tistory.com/19 [딥러닝] 이미지 처리를 위한 데이터 전 처리_MNIST 분류 CNN 모델 MNIST는 손글씨로 된 사진을 모아 둔 데이터로 손으로 쓴 0부터 9까지의 글자들이 있고, 이 데이터를 사용해..

MNIST는 손글씨로 된 사진을 모아 둔 데이터로 손으로 쓴 0부터 9까지의 글자들이 있고, 이 데이터를 사용해서 신경망을 학습시키고, 학습 결과가 손글씨를 인식할 수 있는지 검증할 예정입니다 MNIST는 가로 길이와 세로 길이만 존재하는 2차원 데이터이기 때문에 CNN 모델을 사용하기 위해서는 채널 차원을 추가해서 데이터 모양을 바꿔줘야합니다 (* axis에 -1을 넣으면 어떤 data가 들어오던 마지막 축의 index를 의미합니다) #차원추가함수 tf.expand_dims(data, axis) 이제 직접 코드로 구현해봅시다 우선 필요한 라이브러리를 불러와줍니다 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt 텐서플로..