mlp 모델에 공공데이터 학습시키기

Question

안녕하세요. 파이썬을 이용해서 공공데이터에 머신러닝 모델 (mlp)를 모의하려합니다.제가 가지고 있는 정보는 다음과 같은데요,두 자료는 각각 (963,7), (963,2)입니다. 이 정보들을 이용해서 mlp층을 간략하게 쌓아, 정확도와 오차값을 도출하고 싶습니다. 그러나 코드를 실행하면, 1. &#34;y_true and y_pred have different number of output (1!&#61;2)&#34;에러코드가 나옵니다.2. 첫 layer에서 input_dim 을 넣지 않았는데, 어떻게 넣어야 하는 지 방법을 아시는 분이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다.x_train, x_test, y_train, y_test &#61; train_test_split(x, y, random_state&#61;42, test_size&#61;0.2) x_test, x_val, y_test, y_val &#61; train_test_split(x_test, y_test, random_state&#61;42, test_size&#61;0.5) # 2. 모델 구성 model &#61; Sequential() model.add(Dense(10,activation&#61;'relu')) model.add(Dense(10)) model.add(Dense(8)) model.add(Dense(2), ) # input col 2개 이므로 output도 2개 # 3. 훈련 model.compile(loss&#61;'mse', optimizer&#61;'adam', metrics&#61;['mse'])model.fit(x_train, y_train, epochs&#61;100, batch_size&#61;1, validation_data&#61;(x_val, y_val)) # 4. 평가 예측 loss, mse &#61; model.evaluate(x_test, y_test, batch_size&#61;1) print('acc : ', mse) y_predict &#61; model.predict(x_test) print(y_predict) # RMSE 구하기 def RMSE(y_test, y_predict): return np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict)) print('RMSE : ', RMSE(y_test, y_predict)) # R2 구하기 r2_y_predict &#61; r2_score(y_test, y_predict) print('R2 : ', r2_y_predict)

mlp 모델에 공공데이터 학습시키기

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