1-5 Getting Started with TensorFlow under Anaconda3 예제

이 예제는 붓꽃의 꽃잎 사이즈와 꽃받침 사이즈 데이터를 사용하여 세부적으로 종을 분류하는 예제이다.아래의 그림은 Iris data의 소위 지하철 맵 방식에 의한 출력 결과이다. 3개 의 종 분류가 잘되어 잇지만 아주 일부분 virginica 와 versicolor 가 혼재 되어 있다.

아래의 인터넷 주소에서 클론 작업을 통해 ZIP 파일 받아와 압축을 해제하고 설치한다.
https://github.com/tensorflow/models

다음 디렉토리 즉 models/samples/core/get_started/에서 premade_estimator.py 파일과 iris_data.py 파일을 작업하기 좋은 위치에 저장한다. 일차적으로 iris_data.py를 spyder3에서 실행하여 데이터 파일을 생성한 다음 premade_estimator를 실행하면 아래와 같은 분석 결과가 얻어진다.(※ 실제로는 iris_data.py를 직접 실행하지 않아도 premade_estimator.py 코드 앞 부분에서 불러들여 실행하는 구조로 되어 있으므로 참조하기 바란다)

공식 싸이트에서 주어진 결과와 비교해 보면 Virginica에서 오차가 상당히 큼을 알 수 있다. 매번 실행할 때 마다 3가지 결과에 꽤 변동이 있으나 틀린 것이 아님에 유의하자.

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1-6 sklearn 라이브러리 업데이트 설치 및 Anaconda3 spyder3 파이선 3.5예제
https://steemit.com/kr/@codingart/1-6-sklearn-anaconda3-spyder3-3-5

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