keras.basic(분류)

import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

 

# 분류

# data 준비
X=np.array([[0,0],[0,2],[2,0]])
# X 는 반드시 2차원
y=np.array([0,1,1])

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,s=100)

model=Sequential()
model.add(Dense(1,input_shape=(2,),activation='sigmoid'))
from keras.optimizers import SGD
model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=SGD(lr=0.1),metrics=['acc'])
# metrics=['acc'] : 화면 출력 할 때 정확도도 출력해라!(history에서 확인 가능)
model.fit(X,y,epochs=1000)

 

ws=model.get_weights()
xx=np.array([X.min(),X.max()])
yy=-(ws[0][0,0]*xx+ws[1][0])/ws[0][1,0]
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)


plt.plot(xx,yy)