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퍼셉트론 선형 분류기를 이용해 붓꽃 데이터 분류하기DX 2021. 12. 14. 19:49
import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import Perceptron from elice_utils import EliceUtils elice_utils = EliceUtils() np.random.seed(100) ''' 1. iris 데이터를 불러오고, 불러온 데이터를 학습용, 테스트용 데이터로 분리하여 반환하는 함수를 구현합니다. Step01. 불러온 데이터를 학습용 데이터 80%, 테스트용 데이터 20%로 분리합니다...
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3-2 [실습] 다층 퍼셉트론(MLP) 모델로 2D 데이터 분류하기DX 2021. 12. 13. 12:15
import numpy as np from visual import * from sklearn.neural_network import MLPClassifier from elice_utils import EliceUtils elice_utils = EliceUtils() import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') np.random.seed(100) # 데이터를 읽어오는 함수입니다. def read_data(filename): ### filename에 경로 입력 X = [] ### 트레인 데이터 Y = [] ### 레이블 with open(filename) as fp: N, M = fp.readline().split() N = int(N) M = i..