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Tensorflow-2.4. 타이타닉 생존자 분류 모델(3)-하이퍼 파라미터 튜닝 2021.02.10

Tensorflow-2.4. 타이타닉 생존자 분류 모델(3)-하이퍼 파라미터 튜닝

만년필잉크 2021. 2. 10. 17:43

2021. 2. 10. 17:43

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이전 포스트에서는 범주형 데이터들을 원-핫 벡터로 바꿔서 성능 향상을 이뤄봤다. 그러나 Accuracy 0.78 > 0.79667이라는 기대에 미치지 못하는 성능 향상이 일어났다.

이번에는 하이퍼 파라미터 튜닝을 하여, 성능을 보다 올려보도록 하겠다.

하이퍼 파라미터 튜닝

하이퍼 파라미터 튜닝이 무엇인지 이전 포스트(참고)에서 살짝 다뤄보았다.
이전 포스트에서 원-핫 벡터를 사용한, 데이터 셋을 만들었으나, 그 성능이 생각보다 크지 않았다.
데이터 셋의 상태는 실제로 더 좋아졌으나, 적절한 하이퍼 파라미터나, 적합한 모델을 만들지 못해서 발생한 문제일 수 있다.
이번엔 하이퍼 파라미터를 하나하나 잡아보도록 하자.

0. 학습 이전까지 코드 정리

# Import Module
import pandas as pd
import numpy as np
import os
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow import keras
from copy import copy

# 필요한 Data를 모두 가져온다.
def import_Data(file_path):

    result = dict()
    for file in os.listdir(file_path):

        file_name = file[:-4]
        result[file_name] = pd.read_csv(file_path + "/" + file)

    return result


# Rawdata 생성
def make_Rawdata(dict_data):

    dict_key = list(dict_data.keys())
    test_Dataset = pd.merge(dict_data["gender_submission"], dict_data["test"], how='outer', on="PassengerId")
    Rawdata = pd.concat([dict_data["train"], test_Dataset])
    Rawdata.reset_index(drop=True, inplace=True)
    
    return Rawdata


# 불필요한 컬럼 제거
def remove_columns(DF, remove_list):
    
    # 원본 정보 유지를 위해 copy하여, 원본 Data와의 종속성을 끊었다.
    result = copy(Rawdata)

    # PassengerId를 Index로 하자.
    result.set_index("PassengerId", inplace = True)

    # 불필요한 column 제거
    for column in remove_list:

        del(result[column])
        
    return result


# 결측값 처리
def missing_value(DF):

    # Cabin 변수를 제거하자
    del(DF["Cabin"])
    
    # 결측값이 있는 모든 행은 제거한다.
    DF.dropna(inplace = True)
    
    
# 원-핫 벡터
def one_hot_Encoding(data, column):

    # 한 변수 내 빈도
    freq = data[column].value_counts()

    # 빈도가 큰 순서로 용어 사전 생성
    vocabulary = freq.sort_values(ascending = False).index

    # DataFrame에 용어 사전 크기의 column 생성
    for word in vocabulary:

        new_column = column + "_" + str(word)
        data[new_column] = 0

    # 생성된 column에 해당하는 row에 1을 넣음
    for word in vocabulary:

        target_index = data[data[column] == word].index
        new_column = column + "_" + str(word)
        data.loc[target_index, new_column] = 1

    # 기존 컬럼 제거
    del(data[column])
    

# 스케일 조정
def scale_adjust(X_test, X_train, C_number, key="min_max"):
    
    if key == "min_max":
        
        min_key = np.min(X_train[:,C_number])
        max_key = np.max(X_train[:,C_number])
        
        X_train[:,C_number] = (X_train[:,C_number] - min_key)/(max_key - min_key)
        X_test[:,C_number] = (X_test[:,C_number] - min_key)/(max_key - min_key)
        
    elif key =="norm":
        
        mean_key = np.mean(X_train[:,C_number])
        std_key = np.std(X_train[:,C_number])
        
        X_train[:,C_number] = (X_train[:,C_number] - mean_key)/std_key
        X_test[:,C_number] = (X_test[:,C_number] - mean_key)/std_key
        
    return X_test, X_train

# Data Handling
############ Global Parameter ############
file_path = "./Dataset"
remove_list = ["Name", "Ticket"]
##########################################


# 0. Rawdata 생성
Rawdata_dict = import_Data(file_path)
Rawdata = make_Rawdata(Rawdata_dict)


# 1. 필요 없는 column 제거
DF_Hand = remove_columns(Rawdata, remove_list)


# 2. 결측값 처리
missing_value(DF_Hand)


# 3. One-Hot encoding
one_hot_Encoding(DF_Hand, 'Pclass')
one_hot_Encoding(DF_Hand, 'Sex')
one_hot_Encoding(DF_Hand, 'Embarked')


# 4. 데이터 쪼개기
# Label 생성
y_test, y_train = DF_Hand["Survived"][:300].to_numpy(), DF_Hand["Survived"][300:].to_numpy()


# 5. Dataset 생성
del(DF_Hand["Survived"])
X_test, X_train = DF_Hand[:300].values, DF_Hand[300:].values


# 6. 특성 스케일 조정
X_test, X_train = scale_adjust(X_test, X_train, 0, key="min_max")
X_test, X_train = scale_adjust(X_test, X_train, 3, key="min_max")

# 모델 생성
model = keras.Sequential()
model.add(Dense(128, activation = "relu"))
model.add(Dense(64, activation = "relu"))
model.add(Dense(32, activation = "relu"))
model.add(Dense(16, activation = "relu"))
model.add(Dense(1, activation = "sigmoid"))

# 모델 Compile
opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.005)
model.compile(optimizer=opt,
              loss = "binary_crossentropy",
              metrics=["binary_accuracy"])

1. 적절한 Epochs 잡기

혹시 과적합(Overfitting)이 발생한 것일지도 모르니 손실 값의 추이를 보자.
모델은 적합한 epochs를 넘어 학습하게 된다면, train Dataset에 지나치게 맞춰져서, Test set을 제대로 분류하지 못하는 문제가 발생할 수 있다.

>>> model.fit(X_train, y_train, epochs = 500)

Epoch 95/500
24/24 [==============================] - 0s 997us/step - loss: 0.2396 - binary_accuracy: 0.8955
Epoch 96/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2528 - binary_accuracy: 0.8892
Epoch 97/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.1841 - binary_accuracy: 0.9220
Epoch 98/500
24/24 [==============================] - 0s 997us/step - loss: 0.2407 - binary_accuracy: 0.8902
Epoch 99/500
24/24 [==============================] - 0s 911us/step - loss: 0.2251 - binary_accuracy: 0.8925
Epoch 100/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2491 - binary_accuracy: 0.8909

...

Epoch 195/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.1727 - binary_accuracy: 0.9196
Epoch 196/500
24/24 [==============================] - 0s 997us/step - loss: 0.1872 - binary_accuracy: 0.9266
Epoch 197/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.1782 - binary_accuracy: 0.9232
Epoch 198/500
24/24 [==============================] - 0s 954us/step - loss: 0.2125 - binary_accuracy: 0.9080
Epoch 199/500
24/24 [==============================] - 0s 867us/step - loss: 0.1910 - binary_accuracy: 0.9235
Epoch 200/500
24/24 [==============================] - 0s 954us/step - loss: 0.2054 - binary_accuracy: 0.9145

...

Epoch 296/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.1784 - binary_accuracy: 0.9128
Epoch 297/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2052 - binary_accuracy: 0.9170
Epoch 298/500
24/24 [==============================] - 0s 997us/step - loss: 0.2241 - binary_accuracy: 0.9151
Epoch 299/500
24/24 [==============================] - 0s 996us/step - loss: 0.2345 - binary_accuracy: 0.9055
Epoch 300/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2218 - binary_accuracy: 0.9008

...

Epoch 395/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.1688 - binary_accuracy: 0.9271
Epoch 396/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.1840 - binary_accuracy: 0.9213
Epoch 397/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.1711 - binary_accuracy: 0.9204
Epoch 398/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.1995 - binary_accuracy: 0.9167
Epoch 399/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2236 - binary_accuracy: 0.9166
Epoch 400/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.1880 - binary_accuracy: 0.9280

...

Epoch 495/500
24/24 [==============================] - 0s 954us/step - loss: 0.1608 - binary_accuracy: 0.9270
Epoch 496/500
24/24 [==============================] - 0s 997us/step - loss: 0.1601 - binary_accuracy: 0.9334
Epoch 497/500
24/24 [==============================] - 0s 954us/step - loss: 0.1428 - binary_accuracy: 0.9540
Epoch 498/500
24/24 [==============================] - 0s 998us/step - loss: 0.1522 - binary_accuracy: 0.9360
Epoch 499/500
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.1431 - binary_accuracy: 0.9410
Epoch 500/500
24/24 [==============================] - 0s 911us/step - loss: 0.1581 - binary_accuracy: 0.9440
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x1e9a8427790>

손실 값의 추이를 보니, 거의 차이가 없는 것을 볼 수 있다.
과적합이 의심되므로, epochs를 100으로 줄여서 다시 학습해보자.

>>> model.fit(X_train, y_train, epochs = 100)

Epoch 1/100
24/24 [==============================] - 1s 1ms/step - loss: 0.5505 - binary_accuracy: 0.7738
Epoch 2/100
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.3769 - binary_accuracy: 0.8455
Epoch 3/100
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3293 - binary_accuracy: 0.8878
Epoch 4/100
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3400 - binary_accuracy: 0.8485
Epoch 5/100
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.3340 - binary_accuracy: 0.8688

...

Epoch 96/100
24/24 [==============================] - 0s 963us/step - loss: 0.2319 - binary_accuracy: 0.9013
Epoch 97/100
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2237 - binary_accuracy: 0.9102
Epoch 98/100
24/24 [==============================] - 0s 953us/step - loss: 0.2326 - binary_accuracy: 0.9151
Epoch 99/100
24/24 [==============================] - 0s 997us/step - loss: 0.2412 - binary_accuracy: 0.8963
Epoch 100/100
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2346 - binary_accuracy: 0.9002
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x119d9265790>

>>> pred = model.predict(X_test).reshape(X_test.shape[0])
>>> pred = np.where(pred > 0.5, 1, 0)
>>> accuracy = 1 - (np.where((pred - y_test) == 0, 0, 1).sum()/len(y_test))
>>> print("Accuracy:", accuracy)

Accuracy: 0.81

epochs만 100으로 줄였을 뿐인데, Accuracy가 0.79667에서 0.81로 상승하였다.

2. 적절한 모델 만들기

연구자의 감에 의존하는 부분이라고도 할 수 있으나, 적절한 모델 작성은 전혀 다른 결과를 가져온다.
이번엔 Dropout과 Batchnormalization을 추가하여 모델을 학습시켜보자.
위 두 내용은 꽤 심도 깊은 내용이므로 추후 자세히 설명하겠으나, 이번엔 아주 간략하게 설명하고 넘어가 보겠다.

Dropout

Dropout은 Overfitting, model combination 문제를 해결하기 위해 등장한 개념으로, 신경망의 뉴런을 랜덤 하게 부분적으로 생략시킨다.
간단하게 말하자면, 신경망을 망각시킨다고 생각하는 게 좋다.

Bachnormalization:

배치 정규화라 불린다.
활성화 함수의 활성화 값이나 출력 값을 정규분포로 만들어줘, Noise를 추가하는 개념으로, 학습을 할 때마다 활성화 값이나 출력 값을 정규화하므로, 초기화(가중치 초깃값) 문제의 영향을 덜 받게 해 준다.
학습률(Learning Rate)을 높게 설정할 수 있으므로, 학습 속도가 개선된다.
Overfitting 위험을 줄일 수 있다.
가중치 소실(Gradient Vanishing) 문제를 해결해준다.

# module 추가 Import
from tensorflow.keras.layers import (Dense, Dropout, BatchNormalization)

# 모델 생성
model = keras.Sequential()
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(128, activation = 'relu'))
model.add(Dropout(0.10))
model.add(Dense(64, activation = 'relu'))
model.add(Dropout(0.10))
model.add(Dense(32, activation = 'relu'))
model.add(Dropout(0.10))
model.add(Dense(16, activation = 'relu'))
# 마지막 Dropout은 좀 크게 주자
model.add(Dropout(0.50))
model.add(Dense(1, activation = 'sigmoid'))

# 모델 Compile
opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.005)
model.compile(optimizer=opt,
              loss = "binary_crossentropy",
              metrics=["binary_accuracy"])

>>> model.fit(X_train, y_train, epochs = 100)

Epoch 1/100
24/24 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.6060 - binary_accuracy: 0.6829
Epoch 2/100
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.4085 - binary_accuracy: 0.8484
Epoch 3/100
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3800 - binary_accuracy: 0.8719
Epoch 4/100
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3713 - binary_accuracy: 0.8580
Epoch 5/100
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3626 - binary_accuracy: 0.8666
Epoch 6/100

...

Epoch 96/100
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.3144 - binary_accuracy: 0.8592
Epoch 97/100
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3060 - binary_accuracy: 0.8716
Epoch 98/100
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2887 - binary_accuracy: 0.8794
Epoch 99/100
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2879 - binary_accuracy: 0.8695
Epoch 100/100
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2805 - binary_accuracy: 0.8969
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x1fa4c5b0220>

>>> pred = model.predict(X_test).reshape(X_test.shape[0])
>>> pred = np.where(pred > 0.5, 1, 0)
>>> accuracy = 1 - (np.where((pred - y_test) == 0, 0, 1).sum()/len(y_test))
>>> print("Accuracy:", accuracy)

Accuracy: 0.8200000000000001

성능이 소폭 상승하긴 하였으나, 손실 값이 이전보다 떨어진 폭이 작다.
혹시나, 손실 값을 더 떨어뜨릴 수 있을지도 모르니, epochs를 올려보자.
Dropout과 Batchnormalization 둘 모두 overfitting 문제를 해결해주므로, 현재 필요한 epochs보다 낮은 상태일 가능성이 있다.

>>> model.fit(X_train, y_train, epochs = 200)

Epoch 1/200
24/24 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.6264 - binary_accuracy: 0.6648
Epoch 2/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.4572 - binary_accuracy: 0.8413
Epoch 3/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3927 - binary_accuracy: 0.8649
Epoch 4/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3488 - binary_accuracy: 0.8736
Epoch 5/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3500 - binary_accuracy: 0.8776

...

Epoch 196/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2589 - binary_accuracy: 0.8917
Epoch 197/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3108 - binary_accuracy: 0.8813
Epoch 198/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2486 - binary_accuracy: 0.9010
Epoch 199/200
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2808 - binary_accuracy: 0.9001
Epoch 200/200
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2638 - binary_accuracy: 0.9069
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x1b772b801f0>

>>> pred = model.predict(X_test).reshape(X_test.shape[0])
>>> pred = np.where(pred > 0.5, 1, 0)
>>> accuracy = 1 - (np.where((pred - y_test) == 0, 0, 1).sum()/len(y_test))
>>> print("Accuracy:", accuracy)
Accuracy: 0.8266666666666667

정확도가 0.82667로 소폭 성능이 상승한 것을 볼 수 있다.

3. 최종 코드

결측 값이 가장 많은 연령에 대하여, 평균 대체, 중윗값 대체, 사용하지 않음(Default)이 가능하게 코드를 수정하였다.
변수 SibSp와 Parch는 등간 척도이므로, 연속형 척도이나, 표준화를 하지 않았다.
그 값의 편차가 매우 작으므로, 미치는 영향은 작다고 판단되지만, 통일성을 위해 스케일 조정을 해주었다.

# Inport Module
import pandas as pd
import numpy as np
import os
from tensorflow.keras.layers import (Dense, Dropout, BatchNormalization)
from tensorflow import keras
from copy import copy




###################################### Function ######################################
# 필요한 Data를 모두 가져온다.
def import_Data(file_path):

    result = dict()
    for file in os.listdir(file_path):

        file_name = file[:-4]
        result[file_name] = pd.read_csv(file_path + "/" + file)

    return result


# Rawdata 생성
def make_Rawdata(dict_data):

    dict_key = list(dict_data.keys())
    test_Dataset = pd.merge(dict_data["gender_submission"], dict_data["test"], how='outer', on="PassengerId")
    Rawdata = pd.concat([dict_data["train"], test_Dataset])
    Rawdata.reset_index(drop=True, inplace=True)
    
    return Rawdata


# 불필요한 컬럼 제거
def remove_columns(DF, remove_list):
    
    # 원본 정보 유지를 위해 copy하여, 원본 Data와의 종속성을 끊었다.
    result = copy(Rawdata)

    # PassengerId를 Index로 하자.
    result.set_index("PassengerId", inplace = True)

    # 불필요한 column 제거
    for column in remove_list:

        del(result[column])
        
    return result


# 결측값 처리
def missing_value(DF, key=None):

    # Cabin 변수를 제거하자
    del(DF["Cabin"])
    
    if key == "mean":
        DF["Age"] = DF["Age"].fillna(np.mean(DF["Age"]))
        
    elif key == "median":
        DF["Age"] = DF["Age"].fillna(np.median((DF["Age"].dropna())))
    
    # 결측값이 있는 모든 행은 제거한다.
    DF.dropna(inplace = True)
    
    
# 원-핫 벡터
def one_hot_Encoding(data, column):

    # 한 변수 내 빈도
    freq = data[column].value_counts()

    # 빈도가 큰 순서로 용어 사전 생성
    vocabulary = freq.sort_values(ascending = False).index

    # DataFrame에 용어 사전 크기의 column 생성
    for word in vocabulary:

        new_column = column + "_" + str(word)
        data[new_column] = 0

    # 생성된 column에 해당하는 row에 1을 넣음
    for word in vocabulary:

        target_index = data[data[column] == word].index
        new_column = column + "_" + str(word)
        data.loc[target_index, new_column] = 1

    # 기존 컬럼 제거
    del(data[column])
    

# 스케일 조정
def scale_adjust(X_test, X_train, C_number, key="min_max"):
    
    if key == "min_max":
        
        min_key = np.min(X_train[:,C_number])
        max_key = np.max(X_train[:,C_number])
        
        X_train[:,C_number] = (X_train[:,C_number] - min_key)/(max_key - min_key)
        X_test[:,C_number] = (X_test[:,C_number] - min_key)/(max_key - min_key)
        
    elif key =="norm":
        
        mean_key = np.mean(X_train[:,C_number])
        std_key = np.std(X_train[:,C_number])
        
        X_train[:,C_number] = (X_train[:,C_number] - mean_key)/std_key
        X_test[:,C_number] = (X_test[:,C_number] - mean_key)/std_key
        
    return X_test, X_train
######################################################################################






################################## Global Variable ###################################
file_path = "./Dataset"
remove_list = ["Name", "Ticket"]
######################################################################################
# Data Handling
# 0. Rawdata 생성
Rawdata_dict = import_Data(file_path)
Rawdata = make_Rawdata(Rawdata_dict)


# 1. 필요 없는 column 제거
DF_Hand = remove_columns(Rawdata, remove_list)


# 2. 결측값 처리
missing_value(DF_Hand)


# 3. One-Hot encoding
one_hot_Encoding(DF_Hand, 'Pclass')
one_hot_Encoding(DF_Hand, 'Sex')
one_hot_Encoding(DF_Hand, 'Embarked')


# 4. 데이터 쪼개기
# Label 생성
y_test, y_train = DF_Hand["Survived"][:300].to_numpy(), DF_Hand["Survived"][300:].to_numpy()


# 5. Dataset 생성
del(DF_Hand["Survived"])
X_test, X_train = DF_Hand[:300].values, DF_Hand[300:].values


# 6. 특성 스케일 조정
X_test, X_train = scale_adjust(X_test, X_train, 0, key="min_max")
X_test, X_train = scale_adjust(X_test, X_train, 1, key="min_max")
X_test, X_train = scale_adjust(X_test, X_train, 2, key="min_max")
X_test, X_train = scale_adjust(X_test, X_train, 3, key="min_max")
######################################################################################






######################################## Model #######################################
# 모델 생성
model = keras.Sequential()
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(128, activation = 'relu'))
model.add(Dropout(0.10))
model.add(Dense(64, activation = 'relu'))
model.add(Dropout(0.10))
model.add(Dense(32, activation = 'relu'))
model.add(Dropout(0.10))
model.add(Dense(16, activation = 'relu'))
# 마지막 Dropout은 좀 크게 주자
model.add(Dropout(0.50))
model.add(Dense(1, activation = 'sigmoid'))

# 모델 Compile
opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.005)
model.compile(optimizer=opt,
              loss = "binary_crossentropy",
              metrics=["binary_accuracy"])
######################################################################################

>>> model.fit(X_train, y_train, epochs = 200)

Epoch 1/200
24/24 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.6264 - binary_accuracy: 0.6648
Epoch 2/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.4572 - binary_accuracy: 0.8413
Epoch 3/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3927 - binary_accuracy: 0.8649
Epoch 4/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3488 - binary_accuracy: 0.8736
Epoch 5/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3500 - binary_accuracy: 0.8776

...

Epoch 196/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2589 - binary_accuracy: 0.8917
Epoch 197/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3108 - binary_accuracy: 0.8813
Epoch 198/200
24/24 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2486 - binary_accuracy: 0.9010
Epoch 199/200
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2808 - binary_accuracy: 0.9001
Epoch 200/200
24/24 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2638 - binary_accuracy: 0.9069
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x1b772b801f0>

>>> test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose = 2)
>>> print("Accuracy:", np.round(test_acc, 5))
10/10 - 0s - loss: 0.7177 - binary_accuracy: 0.8200
Accuracy: 0.82

model.evaluate(test_set, test_label, verbose=2): 위에서 직접 만들었던, Accuracy를 한 줄의 코드로 추출 가능하다.
test_loss는 손실 값(loss)을 의미한다.
test_acc는 정확도(accuracy)를 의미한다.

지금까지 가장 기본적인 방법을 사용해서 타이타닉 데이터를 이진 분류해보았다. 최초 정확도가 0.78이 나왔으나, 최종적으로는 0.82가 나왔다.

타이타닉 데이터를 사용한 생존자 분류 모델의 정확도는 기본적으로 Accuracy = 0.8을 기준으로 하며, 이를 얼마나 더 잘 모델링하느냐에 따라 그 결과가 Accuracy = 1.0까지 나오기도 한다.

이보다 더 좋은 해결 방법을 참고하고자 한다면, 캐글에서 다른 사람들의 코드를 참고해보는 것도 좋은 생각이다. 그러나, 개인적으로는 이 내용을 기반으로, 더 발전시켜보기를 바란다.

다음 포스팅에서는 타이타닉 데이터를 사용해서 더 많은 작업을 해보도록 하겠다.

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