딥러닝으로 걷는 시계열 예측 [CH03] 회귀 모델

acc는 1이 나올 수 없다. 회귀 모델에서는 쳥가 지표가 acc가 아니다. 

머신에게 값을 주었을 때 훈련 결과를 통한 예측값은 소수 몇 자리까지 이어진다.

acc = 1이라는 결과는 acc = 0.99999... 의 결과를 1로 표기한 것이다. 

 

2차 함수같은 모양을 띈 모델과 데이터는 미분을 통해 1차 함수로 바꿔줘야 한다.

회귀 분석은 선형이기 때문에 딱 맞아 떨어지는 값이 아니다. 따라서 결괏값과 예측 분석을 하는 함수를 다른 것으로 쓰게 된다.

 

CH01의 기존 소스 컴파일 부분을 아래와 같이 변경해주면

model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mse'])

머신이 훈련할 때 보여주는 부분이 acc 대신 mse로 표현하겠다는 뜻이다.

 

 

https://github.com/yenyen31/Artificial-Intelligence-in-Finance/tree/main/CH03

 

GitHub - yenyen31/Artificial-Intelligence-in-Finance: Artificial-Intelligence-in-Finance

+ Keras 

https://wikidocs.net/32105

07-08 케라스(Keras) 훑어보기

+ Keras API 함수들

https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/