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경고: 이 튜토리얼에 설명된
tf.feature_columns모듈은 새 코드에는 권장되지 않습니다. Keras 전처리 레이어에서 이 기능을 다룹니다. 마이그레이션 지침은 마이그레이션 특성 열 가이드를 참조하세요.tf.feature_columns모듈은 TF1Estimators와 함께 사용하도록 설계되었습니다. 이는 우리의 호환성 보장 대상에 해당하지만 보안 취약점 외에는 수정 사항이 제공되지 않습니다.
이 튜토리얼은 정형 데이터(structured data)를 다루는 방법을 소개합니다(예를 들어 CSV에서 읽은 표 형식의 데이터). 케라스를 사용하여 모델을 정의하고 특성 열(feature column)을 사용하여 CSV의 열을 모델 훈련에 필요한 특성으로 매핑하겠습니다. 이 튜토리얼은 다음 내용을 포함합니다:
- 판다스(Pandas)를 사용하여 CSV 파일을 읽기
- tf.data를 사용하여 행을 섞고 배치로 나누는 입력 파이프라인(pipeline)을 만들기
- CSV의 열을 feature_column을 사용해 모델 훈련에 필요한 특성으로 매핑하기
- 케라스를 사용하여 모델 구축, 훈련, 평가하기
데이터셋
We will use a simplified version of the PetFinder dataset. There are several thousand rows in the CSV. Each row describes a pet, and each column describes an attribute. We will use this information to predict the speed at which the pet will be adopted.
다음은 이 데이터셋에 대한 설명입니다. 수치형과 범주형 열이 모두 있다는 점을 주목하세요.
| 열 | 기술 | 특성 유형 | 데이터 형식 |
|---|---|---|---|
| 유형 | 동물의 종류(개, 고양이) | 범주 형 | 문자열 |
| 나이 | 애완 동물의 나이 | 수치 | 정수 |
| 품종 1 | 애완 동물의 기본 품종 | 범주 형 | 문자열 |
| 색상 1 | 애완 동물의 색상 1 | 범주 형 | 문자열 |
| 색상 2 | 애완 동물의 색상 2 | 범주 형 | 문자열 |
| MaturitySize | 성장한 크기 | 범주 형 | 문자열 |
| FurLength | 모피 길이 | 범주 형 | 문자열 |
| 예방 접종 | 애완 동물이 예방 접종을 받았습니다 | 범주 형 | 문자열 |
| 불임 시술 | 애완 동물이 불임 시술을 받았습니다 | 범주 형 | 문자열 |
| 건강 | 건강 상태 | 범주 형 | 문자열 |
| 회비 | 입양비 | 수치 | 정수 |
| 기술 | 이 애완 동물에 대한 프로필 작성 | 문자 | 문자열 |
| PhotoAmt | 이 애완 동물의 업로드된 총 사진 | 수치 | 정수 |
| AdoptionSpeed | 입양 속도 | 분류 | 정수 |
텐서플로와 필요한 라이브러리 임포트하기
pip install sklearnimport numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow import feature_column
from tensorflow.keras import layers
from sklearn.model_selection import train_test_split
2022-12-14 23:19:00.364639: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory 2022-12-14 23:19:00.364744: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory 2022-12-14 23:19:00.364754: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.
판다스로 데이터프레임 만들기
판다스는 정형 데이터를 읽고 조작하는데 유용한 유틸리티 함수를 많이 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. 판다스를 이용해 URL로부터 데이터를 다운로드하여 읽은 다음 데이터프레임으로 변환하겠습니다.
import pathlib
dataset_url = 'http://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/petfinder-mini.zip'
csv_file = 'datasets/petfinder-mini/petfinder-mini.csv'
tf.keras.utils.get_file('petfinder_mini.zip', dataset_url,
extract=True, cache_dir='.')
dataframe = pd.read_csv(csv_file)
Downloading data from http://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/petfinder-mini.zip 1668792/1668792 [==============================] - 0s 0us/step
dataframe.head()
목표 변수 만들기
원래 데이터세트의 작업은 애완 동물이 입양되는 속도를 예측하는 것입니다(예: 첫번째 주, 첫번째 달, 처음 3개월 등). 이 튜토리얼에서는 이해를 돕기 위해 단순화해보겠습니다. 여기에서는 데이터세트를 이진 분류 문제로 변환하고 애완 동물이 입양되었는지 여부를 단순하게 예측합니다.
레이블 열을 수정한 후, 0은 애완 동물이 입양되지 않았음을 나타내고 1은 입양되었음을 나타냅니다.
# In the original dataset "4" indicates the pet was not adopted.
dataframe['target'] = np.where(dataframe['AdoptionSpeed']==4, 0, 1)
# Drop un-used columns.
dataframe = dataframe.drop(columns=['AdoptionSpeed', 'Description'])
데이터프레임을 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 나누기
하나의 CSV 파일에서 데이터셋을 다운로드했습니다. 이를 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 나누겠습니다.
train, test = train_test_split(dataframe, test_size=0.2)
train, val = train_test_split(train, test_size=0.2)
print(len(train), 'train examples')
print(len(val), 'validation examples')
print(len(test), 'test examples')
7383 train examples 1846 validation examples 2308 test examples
tf.data를 사용하여 입력 파이프라인 만들기
그다음 tf.data를 사용하여 데이터프레임을 감싸겠습니다. 이렇게 하면 특성 열을 사용하여 판다스 데이터프레임의 열을 모델 훈련에 필요한 특성으로 매핑할 수 있습니다. 아주 큰 CSV 파일(메모리에 들어갈 수 없을 정도로 큰 파일)을 다룬다면 tf.data로 디스크 디렉토리에서 데이터를 읽을 수 있습니다. 이런 내용은 이 튜토리얼에 포함되어 있지 않습니다.
# A utility method to create a tf.data dataset from a Pandas Dataframe
def df_to_dataset(dataframe, shuffle=True, batch_size=32):
dataframe = dataframe.copy()
labels = dataframe.pop('target')
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(dataframe), labels))
if shuffle:
ds = ds.shuffle(buffer_size=len(dataframe))
ds = ds.batch(batch_size)
return ds
batch_size = 5 # A small batch sized is used for demonstration purposes
train_ds = df_to_dataset(train, batch_size=batch_size)
val_ds = df_to_dataset(val, shuffle=False, batch_size=batch_size)
test_ds = df_to_dataset(test, shuffle=False, batch_size=batch_size)
입력 파이프라인 이해하기
앞서 만든 입력 파이프라인을 호출하여 반환되는 데이터 포맷을 확인해 보겠습니다. 간단하게 출력하기 위해 작은 배치 크기를 사용합니다.
for feature_batch, label_batch in train_ds.take(1):
print('Every feature:', list(feature_batch.keys()))
print('A batch of ages:', feature_batch['Age'])
print('A batch of targets:', label_batch )
Every feature: ['Type', 'Age', 'Breed1', 'Gender', 'Color1', 'Color2', 'MaturitySize', 'FurLength', 'Vaccinated', 'Sterilized', 'Health', 'Fee', 'PhotoAmt'] A batch of ages: tf.Tensor([ 6 1 1 24 6], shape=(5,), dtype=int64) A batch of targets: tf.Tensor([1 1 1 0 0], shape=(5,), dtype=int64)
이 데이터셋은 (데이터프레임의) 열 이름을 키로 갖는 딕셔너리를 반환합니다. 데이터프레임 열의 값이 매핑되어 있습니다.
여러 종류의 특성 열 알아 보기
텐서플로는 여러 종류의 특성 열을 제공합니다. 이 절에서 몇 가지 특성 열을 만들어서 데이터프레임의 열을 변환하는 방법을 알아 보겠습니다.
# We will use this batch to demonstrate several types of feature columns
example_batch = next(iter(train_ds))[0]
# A utility method to create a feature column
# and to transform a batch of data
def demo(feature_column):
feature_layer = layers.DenseFeatures(feature_column)
print(feature_layer(example_batch).numpy())
수치형 열
특성 열의 출력은 모델의 입력이 됩니다(앞서 정의한 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 열이 어떻게 변환되는지 알아 볼 것입니다). 수치형 열은 가장 간단한 종류의 열입니다. 이 열은 실수 특성을 표현하는데 사용됩니다. 이 열을 사용하면 모델은 데이터프레임 열의 값을 변형시키지 않고 그대로 전달 받습니다.
photo_count = feature_column.numeric_column('PhotoAmt')
demo(photo_count)
[[5.] [1.] [5.] [3.] [3.]]
심장병 데이터셋 데이터프레임의 대부분 열은 수치형입니다.
버킷형 열
종종 모델에 수치 값을 바로 주입하기 원치 않을 때가 있습니다. 대신 수치 값의 구간을 나누어 이를 기반으로 범주형으로 변환합니다. 원본 데이터가 사람의 나이를 표현한다고 가정해 보죠. 나이를 수치형 열로 표현하는 대신 버킷형 열(bucketized column)을 사용하여 나이를 몇 개의 버킷(bucket)으로 분할할 수 있습니다. 다음에 원-핫 인코딩(one-hot encoding)된 값은 각 열이 매칭되는 나이 범위를 나타냅니다.
age = feature_column.numeric_column('Age')
age_buckets = feature_column.bucketized_column(age, boundaries=[1, 3, 5])
demo(age_buckets)
[[0. 1. 0. 0.] [0. 1. 0. 0.] [0. 0. 0. 1.] [0. 0. 0. 1.] [0. 0. 0. 1.]]
범주형 열
이 데이터셋에서 thal 열은 문자열입니다(예를 들어 'fixed', 'normal', 'reversible'). 모델에 문자열을 바로 주입할 수 없습니다. 대신 문자열을 먼저 수치형으로 매핑해야 합니다. 범주형 열(categorical column)을 사용하여 문자열을 원-핫 벡터로 표현할 수 있습니다. 문자열 목록은 categorical_column_with_vocabulary_list를 사용하여 리스트로 전달하거나 categorical_column_with_vocabulary_file을 사용하여 파일에서 읽을 수 있습니다.
animal_type = feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
'Type', ['Cat', 'Dog'])
animal_type_one_hot = feature_column.indicator_column(animal_type)
demo(animal_type_one_hot)
[[0. 1.] [0. 1.] [0. 1.] [1. 0.] [0. 1.]]
임베딩 열
가능한 문자열이 몇 개가 있는 것이 아니라 범주마다 수천 개 이상의 값이 있는 경우를 상상해 보겠습니다. 여러 가지 이유로 범주의 개수가 늘어남에 따라 원-핫 인코딩을 사용하여 신경망을 훈련시키는 것이 불가능해집니다. 임베딩 열(embedding column)을 사용하면 이런 제한을 극복할 수 있습니다. 고차원 원-핫 벡터로 데이터를 표현하는 대신 임베딩 열을 사용하여 저차원으로 데이터를 표현합니다. 이 벡터는 0 또는 1이 아니라 각 원소에 어떤 숫자도 넣을 수 있는 밀집 벡터(dense vector)입니다. 임베딩의 크기(아래 예제에서는 8입니다)는 튜닝 대상 파라미터입니다.
핵심 포인트: 범주형 열에 가능한 값이 많을 때는 임베딩 열을 사용하는 것이 최선입니다. 여기에서는 예시를 목적으로 하나를 사용하지만 완전한 예제이므로 나중에 다른 데이터셋에 수정하여 적용할 수 있습니다.
# Notice the input to the embedding column is the categorical column
# we previously created
breed1 = feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
'Breed1', dataframe.Breed1.unique())
breed1_embedding = feature_column.embedding_column(breed1, dimension=8)
demo(breed1_embedding)
[[ 0.10462465 -0.08802601 0.49442118 0.50809896 -0.1307346 -0.45663163 0.22619165 0.09262637] [ 0.10462465 -0.08802601 0.49442118 0.50809896 -0.1307346 -0.45663163 0.22619165 0.09262637] [ 0.10462465 -0.08802601 0.49442118 0.50809896 -0.1307346 -0.45663163 0.22619165 0.09262637] [ 0.18392055 0.4108529 0.2024461 -0.05835994 0.48673633 -0.10636031 0.3101833 0.25405502] [ 0.47967386 0.2694226 0.38421303 0.62339777 0.2811113 -0.00219993 -0.08739576 -0.58554184]]
해시 특성 열
가능한 값이 많은 범주형 열을 표현하는 또 다른 방법은 categorical_column_with_hash_bucket을 사용하는 것입니다. 이 특성 열은 입력의 해시(hash) 값을 계산한 다음 hash_bucket_size 크기의 버킷 중 하나를 선택하여 문자열을 인코딩합니다. 이 열을 사용할 때는 어휘 목록을 제공할 필요가 없고 공간을 절약하기 위해 실제 범주의 개수보다 훨씬 작게 해시 버킷(bucket)의 크기를 정할 수 있습니다.
핵심 포인트: 이 기법의 큰 단점은 다른 문자열이 같은 버킷에 매핑될 수 있다는 것입니다. 그럼에도 실전에서는 일부 데이터셋에서 잘 작동합니다.
breed1_hashed = feature_column.categorical_column_with_hash_bucket(
'Breed1', hash_bucket_size=10)
demo(feature_column.indicator_column(breed1_hashed))
[[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.] [0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
교차 특성 열
여러 특성을 연결하여 하나의 특성으로 만드는 것을 교차 특성(feature cross)이라고 합니다. 모델이 특성의 조합에 대한 가중치를 학습할 수 있습니다. 이 예제에서는 age와 thal의 교차 특성을 만들어 보겠습니다. crossed_column은 모든 가능한 조합에 대한 해시 테이블을 만들지 않고 hashed_column 매개변수를 사용하여 해시 테이블의 크기를 선택합니다.
crossed_feature = feature_column.crossed_column([age_buckets, animal_type], hash_bucket_size=10)
demo(feature_column.indicator_column(crossed_feature))
[[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.] [1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]]
사용할 열 선택하기
여러 가지 특성 열을 사용하는 방법을 보았으므로 이제 이를 사용하여 모델을 훈련하겠습니다. 이 튜토리얼의 목적은 특성 열을 사용하는 완전한 코드(예를 들면 작동 방식)를 제시하는 것이므로 임의로 몇 개의 열을 선택하여 모델을 훈련하겠습니다.
핵심 포인트: 제대로 된 모델을 만들어야 한다면 대용량의 데이터셋을 사용하고 어떤 특성을 포함하는 것이 가장 의미있는지, 또 어떻게 표현해야 할지 신중하게 생각하세요.
feature_columns = []
# numeric cols
for header in ['PhotoAmt', 'Fee', 'Age']:
feature_columns.append(feature_column.numeric_column(header))
# bucketized cols
age = feature_column.numeric_column('Age')
age_buckets = feature_column.bucketized_column(age, boundaries=[1, 2, 3, 4, 5])
feature_columns.append(age_buckets)
# indicator_columns
indicator_column_names = ['Type', 'Color1', 'Color2', 'Gender', 'MaturitySize',
'FurLength', 'Vaccinated', 'Sterilized', 'Health']
for col_name in indicator_column_names:
categorical_column = feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
col_name, dataframe[col_name].unique())
indicator_column = feature_column.indicator_column(categorical_column)
feature_columns.append(indicator_column)
# embedding columns
breed1 = feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
'Breed1', dataframe.Breed1.unique())
breed1_embedding = feature_column.embedding_column(breed1, dimension=8)
feature_columns.append(breed1_embedding)
# crossed columns
age_type_feature = feature_column.crossed_column([age_buckets, animal_type], hash_bucket_size=100)
feature_columns.append(feature_column.indicator_column(age_type_feature))
특성 층 만들기
특성 열을 정의하고 나면 DenseFeatures 층을 사용해 케라스 모델에 주입할 수 있습니다.
feature_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures(feature_columns)
앞서 특성 열의 작동 예를 보이기 위해 작은 배치 크기를 사용했습니다. 여기에서는 조금 더 큰 배치 크기로 입력 파이프라인을 만듭니다.
batch_size = 32
train_ds = df_to_dataset(train, batch_size=batch_size)
val_ds = df_to_dataset(val, shuffle=False, batch_size=batch_size)
test_ds = df_to_dataset(test, shuffle=False, batch_size=batch_size)
모델 생성, 컴파일, 훈련
model = tf.keras.Sequential([
feature_layer,
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dropout(.1),
layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
model.fit(train_ds,
validation_data=val_ds,
epochs=10)
Epoch 1/10
WARNING:tensorflow:Layers in a Sequential model should only have a single input tensor. Received: inputs={'Type': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:11' shape=(None,) dtype=string>, 'Age': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:0' shape=(None,) dtype=int64>, 'Breed1': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:1' shape=(None,) dtype=string>, 'Gender': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:6' shape=(None,) dtype=string>, 'Color1': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:2' shape=(None,) dtype=string>, 'Color2': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:3' shape=(None,) dtype=string>, 'MaturitySize': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:8' shape=(None,) dtype=string>, 'FurLength': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:5' shape=(None,) dtype=string>, 'Vaccinated': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:12' shape=(None,) dtype=string>, 'Sterilized': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:10' shape=(None,) dtype=string>, 'Health': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:7' shape=(None,) dtype=string>, 'Fee': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:4' shape=(None,) dtype=int64>, 'PhotoAmt': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:9' shape=(None,) dtype=int64>}. Consider rewriting this model with the Functional API.
WARNING:tensorflow:Layers in a Sequential model should only have a single input tensor. Received: inputs={'Type': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:11' shape=(None,) dtype=string>, 'Age': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:0' shape=(None,) dtype=int64>, 'Breed1': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:1' shape=(None,) dtype=string>, 'Gender': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:6' shape=(None,) dtype=string>, 'Color1': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:2' shape=(None,) dtype=string>, 'Color2': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:3' shape=(None,) dtype=string>, 'MaturitySize': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:8' shape=(None,) dtype=string>, 'FurLength': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:5' shape=(None,) dtype=string>, 'Vaccinated': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:12' shape=(None,) dtype=string>, 'Sterilized': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:10' shape=(None,) dtype=string>, 'Health': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:7' shape=(None,) dtype=string>, 'Fee': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:4' shape=(None,) dtype=int64>, 'PhotoAmt': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:9' shape=(None,) dtype=int64>}. Consider rewriting this model with the Functional API.
228/231 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.7042 - accuracy: 0.6853WARNING:tensorflow:Layers in a Sequential model should only have a single input tensor. Received: inputs={'Type': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:11' shape=(None,) dtype=string>, 'Age': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:0' shape=(None,) dtype=int64>, 'Breed1': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:1' shape=(None,) dtype=string>, 'Gender': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:6' shape=(None,) dtype=string>, 'Color1': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:2' shape=(None,) dtype=string>, 'Color2': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:3' shape=(None,) dtype=string>, 'MaturitySize': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:8' shape=(None,) dtype=string>, 'FurLength': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:5' shape=(None,) dtype=string>, 'Vaccinated': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:12' shape=(None,) dtype=string>, 'Sterilized': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:10' shape=(None,) dtype=string>, 'Health': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:7' shape=(None,) dtype=string>, 'Fee': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:4' shape=(None,) dtype=int64>, 'PhotoAmt': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:9' shape=(None,) dtype=int64>}. Consider rewriting this model with the Functional API.
231/231 [==============================] - 7s 19ms/step - loss: 0.7021 - accuracy: 0.6859 - val_loss: 0.5517 - val_accuracy: 0.7183
Epoch 2/10
231/231 [==============================] - 2s 8ms/step - loss: 0.5749 - accuracy: 0.7131 - val_loss: 0.5445 - val_accuracy: 0.7297
Epoch 3/10
231/231 [==============================] - 2s 8ms/step - loss: 0.5186 - accuracy: 0.7315 - val_loss: 0.5713 - val_accuracy: 0.6576
Epoch 4/10
231/231 [==============================] - 2s 8ms/step - loss: 0.4999 - accuracy: 0.7382 - val_loss: 0.5260 - val_accuracy: 0.7335
Epoch 5/10
231/231 [==============================] - 2s 8ms/step - loss: 0.4855 - accuracy: 0.7479 - val_loss: 0.5404 - val_accuracy: 0.7140
Epoch 6/10
231/231 [==============================] - 2s 8ms/step - loss: 0.4854 - accuracy: 0.7479 - val_loss: 0.5226 - val_accuracy: 0.7259
Epoch 7/10
231/231 [==============================] - 2s 9ms/step - loss: 0.4734 - accuracy: 0.7505 - val_loss: 0.5223 - val_accuracy: 0.7291
Epoch 8/10
231/231 [==============================] - 2s 8ms/step - loss: 0.4700 - accuracy: 0.7557 - val_loss: 0.5333 - val_accuracy: 0.7346
Epoch 9/10
231/231 [==============================] - 2s 8ms/step - loss: 0.4669 - accuracy: 0.7544 - val_loss: 0.5315 - val_accuracy: 0.7270
Epoch 10/10
231/231 [==============================] - 2s 8ms/step - loss: 0.4587 - accuracy: 0.7546 - val_loss: 0.5411 - val_accuracy: 0.6918
<keras.callbacks.History at 0x7f4f0b105910>
loss, accuracy = model.evaluate(test_ds)
print("Accuracy", accuracy)
73/73 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 0.5155 - accuracy: 0.6941 Accuracy 0.6941074728965759
핵심 포인트: 일반적으로 크고 복잡한 데이터셋일 경우 딥러닝 모델에서 최선의 결과를 얻습니다. 이런 작은 데이터셋에서는 기본 모델로 결정 트리(decision tree)나 랜덤 포레스트(random forest)를 사용하는 것이 권장됩니다. 이 튜토리얼의 목적은 정확한 모델을 훈련하는 것이 아니라 정형 데이터를 다루는 방식을 설명하는 것입니다. 실전 데이터셋을 다룰 때 이 코드를 시작점으로 사용하세요.
그 다음엔
정형 데이터를 사용한 분류 작업에 대해 배우는 가장 좋은 방법은 직접 실습하는 것입니다. 실험해 볼 다른 데이터셋을 찾아서 위와 비슷한 코드를 사용해 모델을 훈련해 보세요. 정확도를 향상시키려면 모델에 포함할 특성과 표현 방법을 신중하게 생각하세요.