모두의 딥러닝 - 12장(다중 분류 문제 해결하기)
12장에서는 아이리스 품종 예측으로 다중 분류 실습을 한다.데이터는 kaggle에서 가져오고, 제대로 다운이 되어서 열리는지 확인해본다.데이터 전체를 확인해보니, 꽃의 종류별로 데이터 분포가 다른 것을 확인할 수 있다. 품종 예측을 하기 위해서 먼저 원핫 인코딩을 해야 한다.품종이 문자열로 표시되어 있기 때문에 클래스 이름을 숫자 형태로 바꿔줘야 한다. sklearn 라이브러리의 LabelEncode를 사용하면 된다.Y값이 문자열에서 0,1,2 세가지 숫자로 바뀐다.그리고 이렇게 to_categorical을 이용해 (1,0,0), (0,1,0), (0,0,1) 이렇게 Y값을 바꿔줄 수 있다. 이제 모델 설계를 해준다.다중 분류에 적절한 오차 함수 categorical_crossentropy를 사용하고, ..
