인공지능🤖

유데미 강의 ANN(인공신경망)파트 완강

4. 예측 실행 및 모델 정확도 평가

print(ann.predict(sc.transform([[1, 0, 0, 600, 1, 40, 3, 60000, 2, 1, 1, 50000]])))

ann의 Sequential 메서드 중 predict 메서드를 활용하여 훈련한 모델로 예측을 진행할 수 있다.

그러나 예측을 진행하기 위해서는 데이터를 훈련시킨 양식대로 가공해야하기 때문에 임포트한 sklearn의 트랜스폼 기능으로 예측하려는 독립변수들의 값을 세팅해준다.

그 결과를 print로 감싸 출력하면

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0s

87ms/step [[0.04392665]]

해당 고객이 은행을 이탈할 확률은 약 4퍼센트로 낮다. 그리고 실제로 이탈하지 않았다.

그러나 실제 데이터 한 번으로 모델의 정확도를 파악할 수 없으므로 테스트 데이터셋을 활용해 혼동행렬로 한눈에 모델의 정확도를 확인할 수 있도록 만든다.

y_pred = ann.predict(X_test)
y_pred = (y_pred > 0.5)
print(np.concatenate((y_pred.reshape(len(y_pred),1), y_test.reshape(len(y_test), 1)),1))

우선 테스트셋의 독립변수들로 독립변수의 예측값을 행렬로 만들어 서로 비교할 수 있도록 출력한다.

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